Fugu-MT 論文翻訳(概要): Convolutional neural networks for automatic detection of Focal Cortical Dysplasia

論文の概要: Convolutional neural networks for automatic detection of Focal Cortical Dysplasia

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.10373v1
Date: Tue, 20 Oct 2020 15:30:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-05 07:39:27.486510
Title: Convolutional neural networks for automatic detection of Focal Cortical Dysplasia
Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークによる局所皮質異形成の自動検出
Authors: Ruslan Aliev and Ekaterina Kondrateva and Maxim Sharaev and Oleg Bronov and Alexey Marinets and Sergey Subbotin and Alexander Bernstein and Evgeny Burnaev
Abstract要約: 葉性皮質異形成症(FCD)は,皮質発達異常に関連する最も一般的なてんかん性病変の1つである。近年のディープラーニングを用いたFCD検出法は15名のラベル付きFCD患者のデータセットに適用されている。その結果, 被験者15名中11名に対してFCDの検出に成功した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 59.034649152318224
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Focal cortical dysplasia (FCD) is one of the most common epileptogenic lesions associated with cortical development malformations. However, the accurate detection of the FCD relies on the radiologist professionalism, and in many cases, the lesion could be missed. In this work, we solve the problem of automatic identification of FCD on magnetic resonance images (MRI). For this task, we improve recent methods of Deep Learning-based FCD detection and apply it for a dataset of 15 labeled FCD patients. The model results in the successful detection of FCD on 11 out of 15 subjects.
Abstract（参考訳）: focal cortical dysplasia (fcd) は、皮質発達異常にともなう最も一般的なてんかん原性病変の1つである。しかし、fcdの正確な検出は放射線科医の専門性に依存しており、多くの場合、病変を見逃す可能性がある。本研究では,磁気共鳴画像(MRI)におけるFCDの自動識別の課題を解決する。本研究では,近年の深層学習に基づくfcd検出法を改善し,ラベル付きfcd患者15名のデータセットに適用する。その結果, 被験者15名中11名に対してFCDの検出に成功した。

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