論文の概要: CHMMOTv1 -- Cardiac and Hepatic Multi-Echo (T2*) MRI Images and Clinical Dataset for Iron Overload on Thalassemia Patients

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10216v1
• Date: Wed, 17 May 2023 13:47:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-18 15:50:03.701480
• Title: CHMMOTv1 -- Cardiac and Hepatic Multi-Echo (T2*) MRI Images and Clinical Dataset for Iron Overload on Thalassemia Patients
• Title（参考訳）: CHMMOTv1-心・肝マルチエコー(T2*)MRI像とタラセミア患者の鉄過負荷に対する臨床的データセット
• Authors: Iraj Abedi, Maryam Zamanian, Hamidreza Bolhasani, Milad Jalilian
• Abstract要約: MRI(T2とT2*-MRI)は、THM(THM)の標準検査であると考えられている。 対象は124例(女性67例,男性57例)で,年齢は5～52歳であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Owing to the invasiveness and low accuracy of other tests, including biopsy and ferritin levels, magnetic resonance imaging (T2 and T2*-MRI) has been considered the standard test for patients with thalassemia (THM). Regarding deep learning networks in medical sciences for improving diagnosis and treatment purposes and the existence of minimal resources for them, we decided to provide a set of magnetic resonance images of the cardiac and hepatic organs. The dataset included 124 patients (67 women and 57 men) with a THM age range of (5-52) years. In addition, patients were divided into two groups: with follow-up (1-5 times) at time intervals of about (5-6) months and without follow-up. Also, T2* and, R2* values, the results of the cardiac and hepatic report (normal, mild, moderate, severe, and very severe), and laboratory tests including Ferritin, Bilirubin (D, and T), AST, ALT, and ALP levels were provided as an Excel file. This dataset CHMMOTv1) has been published in Mendeley Dataverse and is accessible through the web at: http://databiox.com.
• Abstract（参考訳）: バイオプシーやフェリチンを含む他の検査の侵襲性や低精度のため、磁気共鳴画像(T2およびT2*-MRI)がタラセミア(THM)患者の標準検査として検討されている。 医療科学における深層学習ネットワークについて, 診断・治療目的の改善と, 最小限のリソースの存在について検討し, 心臓および肝臓器の磁気共鳴画像のセットを提供することを決定した。 データセットは124名(女性67名、男性57名)で、thm年齢は5-52歳であった。 また, 経過観察期間は約5～6カ月, 経過観察期間は1～5回, 経過観察期間は1～5回であった。 また、t2*およびr2*値、心・肝レポート(正常、軽度、中等度、重度、極めて重度)の結果、およびフェリチン、ビリルビン(d,t)、ast、alt、alp値などの検査結果がexcelファイルとして提供された。 このデータセット CHMMOTv1 は Mendeley Dataverse で公開されており,Web を通じて http://databiox.com でアクセス可能である。

関連論文リスト

• A Deep Learning-Driven Pipeline for Differentiating Hypertrophic Cardiomyopathy from Cardiac Amyloidosis Using 2D Multi-View Echocardiography [10.098930200447583]
  肥大型心筋症 (HCM) と心アミロイドーシス (CA) はいずれも心不全に進展する。 本稿では,HCMとCAの鑑別に2次元心エコー図を用いた新しい多視点深層学習手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-25T11:27:58Z)
• Domain Transfer Through Image-to-Image Translation for Uncertainty-Aware Prostate Cancer Classification [60.20736568336466]
  臨床的に有意なPCa分類のための前立腺mp-MRIの非対位画像変換のための新しいアプローチを提案する。 我々は、明らかなディープラーニングアプローチにより、モデルの不確実性を見積もる。 提案手法は, ROC曲線(AUC)を20%以上改善することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-02T05:26:54Z)
• Risk Classification of Brain Metastases via Radiomics, Delta-Radiomics and Machine Learning [7.165205048529115]
  放射線学と機械学習 (ML) を用いて, 進行の進行のリスクが高い転移は, 腫瘍発生前の経過観察中に同定できると仮定した。 この分類は、最大関連最小冗長(MRMR)技術とサポートベクトルマシン(SVM)により実現される。 以上の結果から,SRT後フォローアップにおける放射能および機械学習に基づくBMのリスク階層化は,良好な精度で可能であり,SRT後フォローアップのパーソナライズと改善のためにさらに追求すべきであることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-17T10:55:18Z)
• Moving from 2D to 3D: volumetric medical image classification for rectal cancer staging [62.346649719614]
  術前T2期とT3期を区別することは直腸癌治療における最も困難かつ臨床的に重要な課題である。 直腸MRIでT3期直腸癌からT2を正確に判別するための体積畳み込みニューラルネットワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-13T07:10:14Z)
• Less is More: Adaptive Curriculum Learning for Thyroid Nodule Diagnosis [50.231954872304314]
  不整合ラベルによるサンプルの発見と破棄を適応的に行うAdaptive Curriculum Learningフレームワークを提案する。 また、TNCD: Thyroid Nodule Classification データセットも提供します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-02T11:50:02Z)
• Lymph Node Detection in T2 MRI with Transformers [16.67902664405201]
  そこで本研究では,T2 MRIスキャンにおける不審な転移リンパ節の局所化にDetection TRansformer (DETR) ネットワークを用いることを提案する。 われわれはT2 MRIにおけるリンパ節検出の現状を改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-09T00:06:27Z)
• A deep learning pipeline for localization, differentiation, and uncertainty estimation of liver lesions using multi-phasic and multi-sequence MRI [15.078841623264543]
  肝病変評価のための完全自動コンピュータ支援診断(CAD)ソリューションを提案する。 肝切除または生検を施行し,肝癌(HCC),肝内胆管癌,二次転移と診断された400例を経験した。 キースライス解析を用いて3次元MRI画像から病変を局所化し,その診断に信頼性を提供する完全自動深部CADパイプラインを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-17T13:19:00Z)
• Identification of Ischemic Heart Disease by using machine learning technique based on parameters measuring Heart Rate Variability [50.591267188664666]
  本研究は,243名の非侵襲的特徴(年齢,性別,左室容積率,HRV15)を用いて,一連のANNの訓練と評価を行った。 最高の結果は、7つの入力パラメータと7つの隠れノードを使用して、トレーニングと検証データセットに対して98.9%と82%の精度で得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-29T19:14:41Z)
• Confidence-guided Lesion Mask-based Simultaneous Synthesis of Anatomic and Molecular MR Images in Patients with Post-treatment Malignant Gliomas [65.64363834322333]
  信頼性ガイドSAMR(CG-SAMR)は、病変情報からマルチモーダル解剖学的配列にデータを合成する。 モジュールは中間結果に対する信頼度測定に基づいて合成をガイドする。 実際の臨床データを用いた実験により,提案モデルが最先端の合成法よりも優れた性能を発揮することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-06T20:20:22Z)
• Segmentation of the Myocardium on Late-Gadolinium Enhanced MRI based on 2.5 D Residual Squeeze and Excitation Deep Learning Model [55.09533240649176]
  本研究の目的は,LGE-MRIを用いた心筋境界領域の深部学習モデルに基づく正確な自動セグメンテーション法を開発することである。 合計320回の試験(平均6回の試験)と28回の試験が行われた。 ベーススライスとミドルスライスにおけるアンサンブルモデルの性能解析は, サーバ内調査と同等であり, アトピーススライスではわずかに低かった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-27T20:44:38Z)
• How well do U-Net-based segmentation trained on adult cardiac magnetic resonance imaging data generalise to rare congenital heart diseases for surgical planning? [2.330464988780586]
  先天性心疾患(TOF)患者における肺弁置換術の適応時期は, 主に心室容積と機能に基づく。 過去数年間のいくつかの大きな課題において、U-Netアーキテクチャは提供されたデータに対して印象的な結果を示している。 しかし、臨床実践においては、個々の病理や異なるスキャナー特性から派生した画像特性を考えると、データセットはより多様である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-10T08:50:51Z)

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。