論文の概要: Neurodevelopmental Age Estimation of Infants Using a 3D-Convolutional Neural Network Model based on Fusion MRI Sequences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.03963v1
• Date: Wed, 7 Oct 2020 01:24:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-10 00:22:30.647000
• Title: Neurodevelopmental Age Estimation of Infants Using a 3D-Convolutional Neural Network Model based on Fusion MRI Sequences
• Title（参考訳）: 核融合MRIを用いた3次元畳み込みニューラルネットワークモデルを用いた幼児の神経発達年齢推定
• Authors: M. Shabanian, A. Siddiqui, H. Chen, J.P. DeVincenzo
• Abstract要約: 脳が正常に発達しているかどうかを判断する能力は、小児神経放射線学と神経学の重要な要素である。 3次元畳み込みニューラルネットワーク(3D CNN)を用いて,脳の発達年齢を共通MRIを用いて迅速に分類した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.08341869765517104
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The ability to determine if the brain is developing normally is a key component of pediatric neuroradiology and neurology. Brain magnetic resonance imaging (MRI) of infants demonstrates a specific pattern of development beyond simply myelination. While radiologists have used myelination patterns, brain morphology and size characteristics in determining if brain maturity matches the chronological age of the patient, this requires years of experience with pediatric neuroradiology. Due to the lack of standardized criteria, estimation of brain maturity before age three remains fraught with interobserver and intraobserver variability. An objective measure of brain developmental age estimation (BDAE) could be a useful tool in helping physicians identify developmental delay as well as other neurological diseases. We investigated a three-dimensional convolutional neural network (3D CNN) to rapidly classify brain developmental age using common MRI sequences. MRI datasets from normal newborns were obtained from the National Institute of Mental Health Data Archive from birth to 3 years. We developed a BDAE method using T1-weighted, as well as a fusion of T1-weighted, T2-weighted, and proton density (PD) sequences from 112 individual subjects using 3D CNN. We achieved a precision of 94.8% and a recall of 93.5% in utilizing multiple MRI sequences in determining BDAE.
• Abstract（参考訳）: 脳が正常に発達しているかどうかを判断する能力は、小児神経放射線学と神経学の重要な要素である。 乳児の脳磁気共鳴画像(MRI)は、単純なミエリン化以上の発達パターンを示す。 放射線科医は、患者の年齢と脳の成熟度が一致しているかどうかを判断するために、ミネリテーションパターン、脳の形態、大きさの特徴を用いたが、これは小児神経放射線学の長年の経験を必要とする。 標準化された基準がないため、3歳前の脳の成熟度の推定は、インターオブザーバとイントラオブザーバの変動性に乏しいままである。 脳発達年齢推定(bdae:brain developmental age estimation)の客観的指標は、他の神経疾患と同様に発達遅延を医師が特定するのに役立つ。 3次元畳み込みニューラルネットワーク(3D CNN)を用いて,脳の発達年齢を共通MRIを用いて迅速に分類した。 正常新生児のMRIデータセットは、National Institute of Mental Health Data Archiveから出生から3年間取得された。 3d cnnを用いて,t1重み付け,t2重み付け,およびプロトン密度(pd)配列の融合を行うとともに,t1重み付けを用いたbdae法を開発した。 BDAE判定に複数のMRIシークエンスを利用した場合,94.8%の精度,93.5%のリコールを実現した。

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