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J-GLOBAL ID:202102286087623190   整理番号:21A1181733

深層学習の医用画像診断への応用

著者 (3件):
資料名:
巻: 2020  ページ: ROMBUNNO.GS2-1-3  発行年: 2020年 
JST資料番号: F0428D  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 短報  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
抄録/ポイント:
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現在,病理専門医の不足が問題となっている.また医用画像診断は...
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分類 (2件):
分類
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医用画像処理  ,  人工知能 
引用文献 (7件):
  • 一般社団法人日本病理学会, 病理医とは(2014), http://pathology.or.jp/ippan/pathologist.html
  • 一般社団法人日本病理学会, 病理専門外来をもつ病院が少ない理由(2014), http://pathology.or.jp/ippan/outpatient-04.html
  • 日本病理学会, 病理専門医,専門医制度の現状(2014), https://www.mhlw.go.jp/stf/shingi/2r9852000002asiu-att/2r9852000002ass5.pdf
  • 理化学研究所, 国立がん研究センター,AIで早期胃がん領域の高精度検出に成功, https://www.ncc.go.jp/jp/information/pr\_release/2018/0721/pr\_release20180721.pdf
  • Google AI Blog, An Augmented Reality Microscope for Cancer Detection (2018), https://ai.googleblog.com/2018/04/an-augmented-reality-microscope.html
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タイトルに関連する用語 (4件):
タイトルに関連する用語
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