論文の概要: Upper Esophageal Sphincter Opening Segmentation with Convolutional
Recurrent Neural Networks in High Resolution Cervical Auscultation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.04541v1
- Date: Thu, 8 Oct 2020 14:48:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-09 13:16:14.243903
- Title: Upper Esophageal Sphincter Opening Segmentation with Convolutional
Recurrent Neural Networks in High Resolution Cervical Auscultation
- Title(参考訳): 高分解能頚部オースカルテーションにおける畳み込み型リカレントニューラルネットワークを用いた上部食道括約筋開口部セグメンテーション
- Authors: Yassin Khalifa, Cara Donohue, James L. Coyle, Ervin Sejdi\'c
- Abstract要約: 上食道括約筋開放術と閉鎖術のヒト評価を近似するために,非侵襲的高分解能頚椎固定法を用いたスクリーニングツールを検討した。
深部神経回路を用いて上食道括約筋の開口期間を区切るマスクを作製する訓練を行った。
提案手法は, 人間の評価と比較した場合, 90%以上の精度, 感度, 特異性の類似した値を得た。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.469120003158512
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Upper esophageal sphincter is an important anatomical landmark of the
swallowing process commonly observed through the kinematic analysis of
radiographic examinations that are vulnerable to subjectivity and clinical
feasibility issues. Acting as the doorway of esophagus, upper esophageal
sphincter allows the transition of ingested materials from pharyngeal into
esophageal stages of swallowing and a reduced duration of opening can lead to
penetration/aspiration and/or pharyngeal residue. Therefore, in this study we
consider a non-invasive high resolution cervical auscultation-based screening
tool to approximate the human ratings of upper esophageal sphincter opening and
closure. Swallows were collected from 116 patients and a deep neural network
was trained to produce a mask that demarcates the duration of upper esophageal
sphincter opening. The proposed method achieved more than 90\% accuracy and
similar values of sensitivity and specificity when compared to human ratings
even when tested over swallows from an independent clinical experiment.
Moreover, the predicted opening and closure moments surprisingly fell within an
inter-human comparable error of their human rated counterparts which
demonstrates the clinical significance of high resolution cervical auscultation
in replacing ionizing radiation-based evaluation of swallowing kinematics.
- Abstract(参考訳): 上食道括約筋は,主観性や臨床的実現可能性に弱い放射線検査のキネマティック解析によってよく観察される飲み込み過程の重要な解剖学的特徴である。
上食道括約筋は食道の門口として作用し, 咽頭から食道への吸収物質移行を可能とし, 開腹期間の短縮は穿刺・呼吸・咽頭残留につながる。
そこで本研究では,上部食道括約筋の開口と閉鎖のヒト評価を近似する非侵襲的高分解能頚部聴診スクリーニングツールについて検討する。
患者116名からツバメを採取し,深層ニューラルネットワークを用いて上部食道括約筋開口期間を画定するマスクを作製した。
提案手法は, 独立臨床実験から飲み込み試験を行った場合においても, 感度および特異性の90%以上の精度と類似した値を得た。
さらに, 放射線照射による飲み込みキネマティクス評価の代替効果として, 高分解能頚椎固定術の臨床的意義を示す人体間比較誤差に, 予想された開腹時間と閉鎖モーメントは驚くほど低下した。
関連論文リスト
- Enhancing Diagnostic Precision in Gastric Bleeding through Automated Lesion Segmentation: A Deep DuS-KFCM Approach [20.416923956241497]
本稿では,新しい深層学習モデルDual Spatial Kernelized Constrained Fuzzy C-Means (Deep DuS-KFCM)を提案する。
このシステムは、ニューラルネットワークをファジィ論理と相乗し、出血領域を高精度かつ効率的に同定する。
本モデルでは, 前例のない87.95%の精度と96.33%の特異性を示し,同時代のセグメンテーション法より優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-21T18:21:42Z) - Detecting and clustering swallow events in esophageal long-term high-resolution manometry [48.688209040613216]
深達度学習に基づく飲み込み検出法を提案し, 二次性非解離性食道運動障害を正確に同定する。
われわれは,25 LTHRMで計算パイプラインを評価し,医療専門家の注意を喚起した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-02T09:41:31Z) - The automatic detection of lumber anatomy in epidural injections for
ultrasound guidance [0.16385815610837165]
ラマー・ダグラス・ペッカー法とハフ変換を併用した形態素に基づく骨の伸長・検出法を提案する。
提案アルゴリズムは, 人工骨と実骨の超音波画像を用いて実験を行った。
提案手法は, 椎骨の対角形状とそれに対応する硬膜外深さを高速に検出できることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-07T20:11:36Z) - Prior-knowledge-informed deep learning for lacune detection and
quantification using multi-site brain MRI [5.44895222817536]
脳小血管疾患や認知症などの認知疾患を評価する上で,血管起源と推定される涙液が重要である。
画像データからラキューンの視覚的評価は、小さなサイズ、疎外性、模倣のため、困難で、時間がかかり、レーダに依存している。
そこで我々は,ラグーン検出に加えて,カテゴリー的重み付けスコアを出力する新しいフレームワークを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-18T19:16:19Z) - Automatic Classification of Symmetry of Hemithoraces in Canine and
Feline Radiographs [0.0]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とアクティブな輪郭に基づくヘミトトラス分割法を提案する。
提案手法のロバスト性を検証するため, 被曝・露出過多に対するソラックスセグメンテーション法を用いて, 適切に露光したラジオグラフィーを合成的に劣化させた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-24T22:46:16Z) - Spatio-Temporal Hybrid Fusion of CAE and SWIn Transformers for Lung
Cancer Malignancy Prediction [14.7474816215111]
本稿では,新しいハイブリッド・ディスカバリ・ラジオミクス・フレームワークを提案する。
非薄い胸部CTスライスから抽出した時間的特徴と空間的特徴を同時に統合する。
肺腺癌(LUAC)の悪性度を最小限に予測する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-27T10:07:00Z) - Fuzzy Attention Neural Network to Tackle Discontinuity in Airway
Segmentation [67.19443246236048]
気道セグメンテーションは肺疾患の検査、診断、予後に重要である。
いくつかの小型の気道支線(気管支や終端など)は自動セグメンテーションの難しさを著しく増す。
本稿では,新しいファジィアテンションニューラルネットワークと包括的損失関数を備える,気道セグメンテーションの効率的な手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-05T16:38:13Z) - Localizing the Recurrent Laryngeal Nerve via Ultrasound with a Bayesian
Shape Framework [65.19784967388934]
RLN(recurrent laryngeal nerve)の腫瘍浸潤は, 甲状腺摘出術の抗腫瘍剤であり, 標準喉頭鏡による検出が困難である。
本稿では,外科医がRLNを周囲の臓器に従って識別する標準的なアプローチを模倣した,RLNの局所化のための知識駆動型フレームワークを提案する。
実験結果から, 提案手法は, 最先端手法と比較して, 高いヒット率とかなり小さい距離誤差を達成できることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-30T13:04:42Z) - A Deep Learning Approach to Predicting Collateral Flow in Stroke
Patients Using Radiomic Features from Perfusion Images [58.17507437526425]
側方循環は、血流を妥協した領域に酸素を供給する特殊な無酸素流路から生じる。
実際のグレーティングは主に、取得した画像の手動検査によって行われる。
MR灌流データから抽出した放射線学的特徴に基づいて,脳卒中患者の側方血流低下を予測するための深層学習手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-24T18:58:40Z) - Simultaneous Estimation of X-ray Back-Scatter and Forward-Scatter using
Multi-Task Learning [59.17383024536595]
後方散乱は複雑な介入の際の患者(皮膚)の服用に大きく寄与する。
前方散乱放射線は投影画像のコントラストを低減し、3次元再構成でアーティファクトを導入する。
本稿では,従来の手法と学習に基づく手法を組み合わせて,検出器に到達した前方散乱を同時に推定する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-08T10:47:37Z) - Detecting Parkinsonian Tremor from IMU Data Collected In-The-Wild using
Deep Multiple-Instance Learning [59.74684475991192]
パーキンソン病(英: Parkinson's Disease、PD)は、60歳以上の人口の約1%に影響を与える徐々に進化する神経学的疾患である。
PD症状には、震動、剛性、ブレイキネジアがある。
本稿では,スマートフォン端末から受信したIMU信号に基づいて,PDに関連するトレモラスなエピソードを自動的に識別する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-06T09:02:30Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。