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J-GLOBAL ID:202002216948112670   整理番号:20A2114733

人工知能による画像診断支援: 概念から応用まで

Artificial Intelligence in Radiology: From the Concept to Clinical Applications
著者 (1件):
資料名:
巻: 37  号:ページ: 11-20(J-STAGE)  発行年: 2020年 
JST資料番号: U0064A  ISSN: 1880-4977  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 短報  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
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医薬品医療機器総合機構(PMDA)は,日本で初めて,人工知能(AI)を用いた医療機器として,2019年9月17日に,大阪市立大学院医学系研究科放射線診断学教室によって共同開発された磁気共鳴血管造影(MRA)からの脳動脈瘤コンピュータ支援診断プログラムを承認した。これは医学におけるAI時代の夜明けである。放射線医学のAIにおける研究は,物体クラシフィケーション,物体検出,物体セグメンテーション,画像処理の4つのカテゴリーに広く分類できる。本稿では,これらのカテゴリーを著者らの部門における研究とともに紹介し,AI時代における医療従事者の役割について,AIの認識と医療従事者の認識との違いに関する実験を通して検討した。(翻訳著者抄録)
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引用文献 (41件):
  • [ 1 ] Hebb DO : The organization of behavior : A neurophysiological approach, Wiley. [JH], 1949.
  • [ 2 ] McCulloch WS and Pitts W : A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity, The bulletin of mathematical biophysics, 5(4), 115-33, 1943.
  • [ 3 ] Rosenblatt F : The perceptron : a probabilistic model for information storage and organization in the brain, Psychol Rev, 65(6), 386, 1958.
  • [ 4 ] Rumelhart DE, Hinton GE, Williams RJ : Learning representations by back-propagating errors, Nature, 323 (6088), 533, 1986.
  • [ 5 ] Bengio Y, Lamblin P, Popovici D, et al. : Greedy layerwise training of deep networks. Adv Neural Inf Process Syst, 2007. 153-160, 2007.
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