Fugu-MT 論文翻訳(概要): Automatic Diagnosis of Carotid Atherosclerosis Using a Portable Freehand 3D Ultrasound Imaging System

論文の概要: Automatic Diagnosis of Carotid Atherosclerosis Using a Portable Freehand 3D Ultrasound Imaging System

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.03081v1
Date: Sun, 8 Jan 2023 17:35:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-10 18:48:42.724528
Title: Automatic Diagnosis of Carotid Atherosclerosis Using a Portable Freehand 3D Ultrasound Imaging System
Title（参考訳）: 携帯型フリーハンド3次元超音波画像システムによる頸動脈硬化の診断
Authors: Jiawen Li, Yunqian Huang, Sheng Song, Hongbo Chen, Junni Shi, Duo Xu, Haibin Zhang, Man Chen, Rui Zheng
Abstract要約: 本研究の目的は,携帯型フリーハンド3D超音波(US)イメージングシステムを用いて,頸動脈硬化の深層学習に基づく診断・診断技術を開発することである。合計127個の頸動脈データセットを携帯型3DUS画像システムを用いて取得した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.598494620153609
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Objective: The objective of this study is to develop a deep-learning based detection and diagnosis technique for carotid atherosclerosis using a portable freehand 3D ultrasound (US) imaging system. Methods: A total of 127 3D carotid artery datasets were acquired using a portable 3D US imaging system. A U-Net segmentation network was firstly applied to extract the carotid artery on 2D transverse frame, then a novel 3D reconstruction algorithm using fast dot projection (FDP) method with position regularization was proposed to reconstruct the carotid artery volume. Furthermore, a convolutional neural network was used to classify the healthy case and diseased case qualitatively. 3D volume analysis including longitudinal reprojection algorithm and stenosis grade measurement algorithm was developed to obtain the clinical metrics quantitatively. Results: The proposed system achieved sensitivity of 0.714, specificity of 0.851 and accuracy of 0.803 respectively in diagnosis of carotid atherosclerosis. The automatically measured stenosis grade illustrated good correlation (r=0.762) with the experienced expert measurement. Conclusion: the developed technique based on 3D US imaging can be applied to the automatic diagnosis of carotid atherosclerosis. Significance: The proposed deep-learning based technique was specially designed for a portable 3D freehand US system, which can provide carotid atherosclerosis examination more conveniently and decrease the dependence on clinician's experience.
Abstract（参考訳）: 目的: 本研究の目的は, 携帯型3次元超音波画像システムを用いた頸動脈硬化症の深層学習に基づく検出・診断手法の開発である。方法: 携帯型3DUS画像システムを用いて, 合計127個の頸動脈データセットを得た。まず, u-netセグメンテーションネットワークを用いて2次元横行フレーム上の頸動脈を抽出し, 頸動脈容積の再構成のために高速ドット投影(fdp)法を用いた新しい3次元再構成アルゴリズムを提案した。さらに、畳み込みニューラルネットワークを用いて、健康な症例と病気の症例を質的に分類した。経時的再投射法と狭窄度測定法を含む3次元体積解析を行い,定量的に測定した。結果: 頸動脈硬化症の診断において, 感度は0.714, 特異度0.851, 精度0.803であった。自動測定した狭窄度(r=0.762)は経験者測定と良好な相関を示した。結論: 頸動脈硬化症の自動診断には, 3D US 画像を用いた技術が有効である。意義: 提案手法は携帯型3DフリーハンドUSシステムのために特別に設計され, 頸動脈硬化検査をより便利に行い, 臨床経験への依存度を低減できる。

関連論文リスト

Enhancing Angular Resolution via Directionality Encoding and Geometric Constraints in Brain Diffusion Tensor Imaging [70.66500060987312]
拡散強調画像(DWI)は、水分子の拡散率に感応した磁気共鳴イメージング(MRI)の一種である。本研究はDirGeo-DTIを提案する。DirGeo-DTIは、勾配方向の最小理論数(6)で得られたDWIの集合からでも、信頼できるDTIメトリクスを推定する深層学習に基づく手法である。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-11T11:12:26Z)
3D Freehand Ultrasound using Visual Inertial and Deep Inertial Odometry for Measuring Patellar Tracking [4.252549987351643]
膝蓋骨関節症(PFJ)は4名中1名に影響を及ぼし、治療にもかかわらず20%が慢性膝関節痛を発症した。 CTやMRIといった従来のイメージング手法では、コストや金属のアーチファクトといった課題に直面している。関節の動きをモニターする新しいシステムは、PFJのダイナミクスの理解を大幅に改善する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-24T12:52:43Z)
AiAReSeg: Catheter Detection and Segmentation in Interventional Ultrasound using Transformers [75.20925220246689]
血管内手術は、電離放射線を用いてカテーテルと血管を可視化するFluoroscopyの黄金標準を用いて行われる。本研究では、最先端機械学習トランスフォーマアーキテクチャを応用して、軸干渉超音波画像シーケンス中のカテーテルを検出し、セグメント化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-25T19:34:12Z)
On the Localization of Ultrasound Image Slices within Point Distribution Models [84.27083443424408]
甲状腺疾患は高分解能超音波(US)で診断されることが多い縦断追跡は病理甲状腺形態の変化をモニタリングするための重要な診断プロトコルである。 3次元形状表現におけるUS画像の自動スライスローカライズのためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-01T10:10:46Z)
Using Spatio-Temporal Dual-Stream Network with Self-Supervised Learning for Lung Tumor Classification on Radial Probe Endobronchial Ultrasound Video [0.0]
肺がんの生検の過程で、医師はリアルタイム超音波画像を使用して、サンプリングに適した病変を見つける。これまでの研究では良性肺病変と悪性肺病変を効果的に区別するために2D畳み込みニューラルネットワークを用いてきた。本研究では,3次元ニューラルネットワークに基づく自動診断システムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-04T10:39:37Z)
Towards Automatic Prediction of Outcome in Treatment of Cerebral Aneurysms [1.0889217694958016]
血管内血流障害は、大動脈瘤嚢から血流を逸脱させることによって脳動脈瘤を治療する。介入後の嚢への残留流は, 小型装置の使用, 血管解剖学, 臨床症状による可能性がある。血管内塞栓装置を用いた広頸部分岐部大動脈瘤の治療成績を予測できる100以上の臨床・画像特徴に基づく機械学習モデルについて報告する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-18T19:23:00Z)
Towards Autonomous Atlas-based Ultrasound Acquisitions in Presence of Articulated Motion [48.52403516006036]
本稿では、自律型ロボットUS手足のスキャンを可能にする視覚ベースのアプローチを提案する。この目的のために、アノテートされた血管構造を有するヒト腕のアトラスMRIテンプレートを使用して、軌跡を生成する。いずれの場合も、このシステムはボランティアの手足で計画された血管構造を取得することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-10T15:39:20Z)
An Automatic Detection Method Of Cerebral Aneurysms In Time-Of-Flight Magnetic Resonance Angiography Images Based On Attention 3D U-Net [17.556541347902638]
破裂した脳動脈瘤によるくも膜下出血はしばしば致命的な結果をもたらす。飛行時磁気共鳴血管造影は、脳動脈瘤の非侵襲的スクリーニング技術として最もよく用いられる。深層学習技術の動脈瘤検出への応用は、動脈瘤のスクリーニング効果を効果的に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-26T02:45:15Z)
Automatic Breast Lesion Detection in Ultrafast DCE-MRI Using Deep Learning [0.0]
超高速DCE-MRIにおける乳房病変検出のためのディープラーニングによるコンピュータ支援検出(CADe)手法を提案する。動的取得の初期段階から得られる3次元空間情報と時間情報の両方を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-07T22:03:39Z)
Tattoo tomography: Freehand 3D photoacoustic image reconstruction with an optical pattern [49.240017254888336]
光音響トモグラフィ(PAT)は、形態学的および機能的組織特性の両方を解決することができる新しいイメージング技術である。現在の欠点は、従来の2Dプローブによって提供される視野の制限である。本研究では,外部追跡システムを必要としないPATデータの3次元再構成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-10T09:27:56Z)
Spatio-spectral deep learning methods for in-vivo hyperspectral laryngeal cancer detection [49.32653090178743]
頭頸部腫瘍の早期発見は患者の生存に不可欠である。ハイパースペクトルイメージング(HSI)は頭頸部腫瘍の非侵襲的検出に用いられる。 HSIに基づく喉頭癌診断のための複数の深層学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-04-21T17:07:18Z)

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。