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J-GLOBAL ID：202302269835787148   整理番号：23A0467660

深層学習を用いた耳下腺腫瘍の良性・悪性判定

Deep learning for parotid tumors classification of benign and malignant

著者 (4件)： 大西佑実 (愛媛大) ,  木下浩二 (愛媛大) ,  一色正晴 (愛媛大) ,  三谷壮平 (愛媛大)
資料名： 電気・電子・情報関係学会四国支部連合大会講演論文集(CD-ROM)  (Shikoku-Section Joint Convention Record of the Institutes of Electrical and Related Engineers (CD-ROM))
巻： 2022  ページ： ROMBUNNO.15-18  発行年： 2022年09月17日 
JST資料番号： L1738B  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)

本文一部表示： 1.はじめに.耳下腺腫瘍の組織型は非常に多彩で、手術療法が治療の中心である.耳下腺の中には顔面神経があるため、良性腫瘍の場合はこの神経を温存することが重要である.頭頸部領域で効率的に機能温存を図るためにも、術前画像診断の精度向上が望まれる....【本文一部表示】

シソーラス用語： *学習 ,  *耳下腺 ,  *腫瘍 ,  葉 ,  画像 ,  画素 ,  疼痛 ,  良性腫瘍 ,  断層画像 ,  NMRイメージング ,  正規化 ,  *耳下腺腫瘍 ,  臨床データ ,  *深層学習
準シソーラス用語： 術前画像診断 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： 深層学習 ,  耳下腺腫瘍