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J-GLOBAL ID：201702245163300534   整理番号：17A1349834

フードの下を見ること:結腸直腸ポリープの解釈全スライド画像解析結果へのディープニューラルネットワーク可視化【Powered by NICT】

Looking Under the Hood: Deep Neural Network Visualization to Interpret Whole-Slide Image Analysis Outcomes for Colorectal Polyps

著者 (8件)： Korbar Bruno ,  Olofson Andrea M. ,  Miraflor Allen P. ,  Nicka Catherine M. ,  Suriawinata Matthew A. ,  Torresani Lorenzo ,  Suriawinata Arief A. ,  Hassanpour Saeed
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CVPRW  ページ： 821-827  発行年： 2017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： 大腸ポリープの病理組織学的特徴は,患者の結腸直腸癌のリスクと監視の今後の速度を決定するための重要な原則である。特性化の過程が,時間集約型であり,専門医療訓練の年を必要とする。本研究では,だけでなく全スライド画像におけるポリープの異なるタイプを正確に分類できるが,モデル可視化アプローチを介してスライド上に主要な領域と特徴を生成する深層学習ベース画像解析アプローチを提案した。はこの可視化手法は,分類結果の基礎となる理由の意味を理解する,臨床医の認知負担を軽減し,全スライド画像特性化タスクのための診断精度を改善するであろうことを論じた。著者らの結果は,ドメインエキスパート病理学者による全スライド画像に及ぼす異なるタイプのポリープの決定的な領域と特徴の回復にこのネットワーク可視化アプローチの有効性を示した。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： *スライド ,  病理学 ,  キャラクタリゼーション ,  *画像分析 ,  *ポリープ ,  *可視化 ,  画像特性 ,  患者 ,  *画像
準シソーラス用語： *ネットワーク可視化 ,  診断精度 ,  深層学習 ,  結腸直腸癌 ,  病理組織学 ,  *結腸直腸 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 消化器の腫よう  (GH04000D) ,  消化器の診断  (GH02000P)

タイトルに関連する用語 (7件)： フード ,  結腸直腸 ,  ポリープ ,  スライド ,  画像解析 ,  ディープニューラルネットワーク ,  可視化