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J-GLOBAL ID：201602250269159289   整理番号：16A1096425

深い学習を用いたX線血管造影画像における血管抽出【Powered by NICT】

Vessel extraction in X-ray angiograms using deep learning

著者 (9件)： Nasr-Esfahani E. (Department of Electrical and Computer Engineering, Isfahan University of Technology, Isfahan 84156-83111, Iran) ,  Samavi S. (Department of Electrical and Computer Engineering, Isfahan University of Technology, Isfahan 84156-83111, Iran) ,  Karimi N. (Department of Electrical and Computer Engineering, Isfahan University of Technology, Isfahan 84156-83111, Iran) ,  Soroushmehr S.M.R. (Michigan Center for Integrative Research in Critical Care and the Emergency Medicine Department, University of Michigan, Ann Arbor, U.S.A.) ,  Ward K. (Michigan Center for Integrative Research in Critical Care and the Emergency Medicine Department, University of Michigan, Ann Arbor, U.S.A.) ,  Jafari M.H. (Department of Electrical and Computer Engineering, Isfahan University of Technology, Isfahan 84156-83111, Iran) ,  Felfeliyan B. (Department of Electrical and Computer Engineering, Isfahan University of Technology, Isfahan 84156-83111, Iran) ,  Nallamothu B. (Department of Internal Medicine, University of Michigan, Ann Arbor, U.S.A.) ,  Najarian K. (Department of Computational Medicine and Bioinformatics, University of Michigan, Ann Arbor, U.S.A.)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： EMBC  ページ： 643-646  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 冠動脈疾患(CAD)は,世界中で死亡の主要な原因である心疾患の最も一般的な型である。X線血管造影は現在,CAD診断のゴールドスタンダード画像技術。これらの画像は,通常,低品質と雑音に悩まされている。血管拡張と血管セグメンテーションは,CAD診断において重要な役割を果たす。本稿では畳込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた深い学習アプローチは,血管造影画像における血管領域を検出するための提案した。最初に,入力血管造影は,そのコントラストを増強するために前処理をほどこす。その後,画像を画素のパッチを用いて評価し,ネットワークは血管と背景領域を決定した。セット1,040,000パッチの深いCNNを訓練するために使用されている。データセットの血管造影画像上での実験結果により,提案した方法は,血管領域の抽出において優れた性能を持つことを示した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *学習 ,  画像技術 ,  ネットワーク ,  *血管 ,  コントラスト ,  *X線 ,  畳込み ,  冠動脈疾患 ,  前処理 ,  *血管造影 ,  心臓病 ,  画素 ,  *画像
準シソーラス用語： 血管セグメンテーション ,  血管拡張 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (4件)： 学習 ,  X線 ,  血管造影 ,  血管