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J-GLOBAL ID：201702229928508890   整理番号：17A1030246

超音波ディジタル画像を解析する肺炎の自動検出【Powered by NICT】

Automatic detection of pneumonia analyzing ultrasound digital images

著者 (13件)： Barrientos Ronald (Laboratorio de Bioinforma ́tica y Biologi ́a Molecular, Facultad de Ciencias, Universidad Peruana Cayetano Heredia - UPCH, Costa Rica) ,  Roman-Gonzalez Avid (Laboratorio de Bioinforma ́tica y Biologi ́a Molecular, Facultad de Ciencias, Universidad Peruana Cayetano Heredia - UPCH, Costa Rica) ,  Barrientos Franklin (Laboratorio de Bioinforma ́tica y Biologi ́a Molecular, Facultad de Ciencias, Universidad Peruana Cayetano Heredia - UPCH, Costa Rica) ,  Solis Leonardo (Laboratorio de Bioinforma ́tica y Biologi ́a Molecular, Facultad de Ciencias, Universidad Peruana Cayetano Heredia - UPCH, Costa Rica) ,  Correa Malena (Laboratorio de Bioinforma ́tica y Biologi ́a Molecular, Facultad de Ciencias, Universidad Peruana Cayetano Heredia - UPCH, Costa Rica) ,  Pajuelo Monica (Laboratorio de Bioinforma ́tica y Biologi ́a Molecular, Facultad de Ciencias, Universidad Peruana Cayetano Heredia - UPCH, Costa Rica) ,  Anticona Cynthia (Laboratorio de Bioinforma ́tica y Biologi ́a Molecular, Facultad de Ciencias, Universidad Peruana Cayetano Heredia - UPCH, Costa Rica) ,  Lavarello Roberto (Laboratorio de Ima ́genes Me ́dicas, Departamento de Ingenieri ́a, Pontificia Universidad Catolica del Peru - PUCP, Peru) ,  Castaneda Benjamin (Laboratorio de Ima ́genes Me ́dicas, Departamento de Ingenieri ́a, Pontificia Universidad Catolica del Peru - PUCP, Peru) ,  Oberhelman Richard (Tulane University, School of Public Health and Tropical Medicine - TU, United States of America) ,  Checkley William (Department of International Health, School of Public Health, Johns Hopkins University - JHU, United States of America) ,  Gilman Robert H. (Department of International Health, School of Public Health, Johns Hopkins University - JHU, United States of America) ,  Zimic Mirko (Laboratorio de Bioinforma ́tica y Biologi ́a Molecular, Facultad de Ciencias, Universidad Peruana Cayetano Heredia - UPCH, Costa Rica)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CONCAPAN XXXVI  ページ： 1-4  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 肺炎は子供の死亡率の主要な原因の一つである。残念なことに,発展途上国では適切に必要な診断を提供するために農村地域におけるインフラストラクチャと医療専門家が不足している。肺超音波エコーは肺炎の証拠としての肺のコントロールを検出するための重要なツールであることが証明されている。本論文では,肺の超音波イメージングを用いた肺炎の自動診断のための手法を提案した。ここで示した方法は,超音波ディジタル画像から矩形セグメントに存在するパターンの解析に基づいている。特性ベクトルからの特異的特徴が得られ,分類標準ニューラルネットワークであった。訓練と試験セット正および負のベクターは,編集した。単一患者から得られたベクターは試験でのみまたは訓練集合が,両方で決して含まれていた。筆者等の手法は肺炎の証拠とベクトルを正しく分類,91.5%の感度と100%の特異性であった。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  農業地区 ,  *超音波 ,  超音波画像 ,  子供 ,  ベクター ,  インフラストラクチャー ,  *ディジタル画像 ,  死亡率 ,  医療従事者 ,  *肺炎 ,  固有ベクトル ,  発展途上国
準シソーラス用語： 自動診断 ,  超音波エコー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 廃棄物処理一般  (SC05010S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 超音波 ,  ディジタル画像 ,  解析 ,  肺炎 ,  自動検出