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J-GLOBAL ID：202302223471021783   整理番号：23A2805696

泌尿器AI研究の現状

The Current Status of Artificial Intelligence Research in Our Team

著者 (2件)： 赤塚純 (日本医科大学付属病院泌尿器科) ,  近藤幸尋 (日本医科大学付属病院泌尿器科)
資料名： 日本医科大学医学会雑誌
巻： 19  号： 3  ページ： 283-285(J-STAGE)  発行年： 2023年 
JST資料番号： L5265A  ISSN： 1349-8975  CODEN： NIDIB3  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： ・泌尿器科学における対象臓器は,腎・尿路・副腎・後腹膜・男性...

シソーラス用語： ヒト ,...
準シソーラス用語： *悪性腫瘍 ,...

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著者キーワード (4件)： urology ,  deep learning ,  AI ,  precision medicine

分類 (3件)： 泌尿生殖器の腫よう  (GM04000S) ,  臨床腫よう学一般  (GE03010Y) ,  医療用機器装置  (GA05020L)

引用文献 (6件)：

• 1. Akatsuka J, Yamamoto Y, Sekine T, et al.: Illuminating Clues of Cancer Buried in Prostate MR Image: Deep Learning and Expert Approaches. Biomolecules 2019; 9: 673.
• 2. Yamamoto Y, Tsuzuki T, Akatsuka J, et al.: Automated acquisition of explainable knowledge from unannotated histopathology images. Nat Commun 2019; 10: 5642.
• 3. 日本医科大学: Topics. https://www.nms.ac.jp/college/topics/_11587.html
• 4. Akatsuka J, Numata Y, Morikawa H, et al.: A datadriven ultrasound approach discriminates pathological high grade prostate cancer. Sci Rep 2022; 12: 860. 14.
• 5. 日本医科大学: Topics. https://www.nms.ac.jp/college/topics/_13938.html

タイトルに関連する用語 (4件)： 泌尿器 ,  AI ,  研究 ,  現状