論文の概要: Evaluation of deep learning-based myocardial infarction quantification
using Segment CMR software
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.09070v1
- Date: Wed, 16 Dec 2020 16:49:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2021-05-03 10:10:58.715278
- Title: Evaluation of deep learning-based myocardial infarction quantification
using Segment CMR software
- Title（参考訳）: Segment CMR ソフトウェアを用いたディープラーニングによる心筋梗塞定量化の検討
- Authors: Olivier Rukundo
- Abstract要約: 本研究は,Segment Cardiovascular magnetic resonance (CMR) ソフトウェアにおける深部学習を用いて,心筋梗塞 (MI) の大きさの定量化の自動化に関する予備研究である。
MIの大きさを実験的に評価したところ, ネットワークを用いた結果の50%以上(平均梗塞傷量), 75%以上(平均梗塞量), 65%(平均微小血管閉塞率)は, 専門的記述に基づく結果とほぼ一致していた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, the author evaluates the preliminary work related to
automating the quantification of the size of the myocardial infarction (MI)
using deep learning in Segment cardiovascular magnetic resonance (CMR)
software. Here, deep learning is used to automate the segmentation of
myocardial boundaries before triggering the automatic quantification of the
size of the MI using the expectation-maximization, weighted intensity, a priori
information (EWA) algorithm incorporated in the Segment CMR software.
Experimental evaluation of the size of the MI shows that more than 50 %
(average infarct scar volume), 75% (average infarct scar percentage), and 65 %
(average microvascular obstruction percentage) of the network-based results are
approximately very close to the expert delineation-based results. Also, in an
experiment involving the visualization of myocardial and infarct contours, in
all images of the selected stack, the network and expert-based results tie in
terms of the number of infarcted and contoured images.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,Segment Cardiovascular magnetic resonance(CMR)ソフトウェアにおける深部学習を用いて,心筋梗塞(MI)の大きさの定量化の自動化に関する予備的作業を評価する。
ここでは, 予測最大化, 重み付け強度, セグメントcmrソフトウェアに組み込まれた事前情報 (ewa) アルゴリズムを用いて, mi サイズの自動定量化を行う前に, 深層学習を用いて心筋境界のセグメント化を自動化する。
MIの大きさを実験的に評価したところ, ネットワークを用いた結果の50%以上(平均梗塞傷量), 75%以上(平均梗塞量), 65%(平均微小血管閉塞率)は, 専門的記述に基づく結果とほぼ一致していた。
また、心筋輪郭と梗塞輪郭の可視化を含む実験では、選択されたスタックの全画像において、ネットワークと専門家による結果が、梗塞および梗塞輪郭の個数で関連付けられる。
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