文献

J-GLOBAL ID：202002233763370044   整理番号：20A1854778

AI+医用画像-現場視点で解くその変革 臨床進展に資する医用AI活用の要訣 人工知能による画像診断支援から考えるAI時代の新医療

著者 (1件)： 植田大樹 (大阪市大 大学院医学研究科 放射線診断学・IVR学)
資料名： 月刊新医療  (新医療)
巻： 47  号： 9  ページ： 50-53  発行年： 2020年09月01日 
JST資料番号： X0159A  ISSN： 0910-7991  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 2019年9月17日,医薬品医療機器総合機構(PMDA)は,...

シソーラス用語： ヒト ,...
準シソーラス用語： *AI診断 ,...

ログイン（無料）して見る     続きはJDreamIII（有料）にて  {{ this.onShowAbsJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=20A1854778&from=J-GLOBAL&jstjournalNo=X0159A") }}

分類 (2件)： 放射線を利用した診断  (GC04020K) ,  医用情報処理  (JE15030Q)

引用文献 (3件)：

• Goodfellow I, Pouget-Abadie J, Mirza M, et al. Generative adversarial nets. Adv Neural Inf Process Syst; 2014. p.2672-80.
• Ueda D, Yamamoto A, Nishimori M, et al. Deep Learning for MR Angiography: Automated Detection of Cerebral Aneurysms. Radiology 2019;290:187-94.
• Selvaraju RR, Cogswell M, Das A, Vedantam R, Parikh D, Batra D. Grad-cam: Visual explanations from deep networks via gradient-based localization. Proceedings of the IEEE international conference on computer vision; 2017. p.618-26.

タイトルに関連する用語 (11件)： 医用画像 ,  現場 ,  視点 ,  臨床 ,  進展 ,  AI ,  活用 ,  人工知能 ,  画像診断 ,  支援 ,  医療