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J-GLOBAL ID：201702251283397902   整理番号：17A1563751

外科医の次の作用を予測するための手術の自動マッチング【Powered by NICT】

Automatic matching of surgeries to predict surgeons’ next actions

著者 (6件)： Forestier Germain (MIPS, University of Haute-Alsace, Mulhouse, France) ,  Forestier Germain (Faculty of Information Technology, Monash University, Melbourne, Australia) ,  Petitjean Francois (Faculty of Information Technology, Monash University, Melbourne, Australia) ,  Riffaud Laurent (INSERM MediCIS, Unit U1099 LTSI, University of Rennes 1, Rennes, France) ,  Riffaud Laurent (Department of Neurosurgery, Pontchaillou University Hospital, Rennes, France) ,  Jannin Pierre (INSERM MediCIS, Unit U1099 LTSI, University of Rennes 1, Rennes, France)
資料名： Artificial Intelligence in Medicine  (Artificial Intelligence in Medicine)
巻： 81  ページ： 3-11  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0685A  ISSN： 0933-3657  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 半百万以上の手術は世界的に毎日実施し,それが手術をする世界的な健康ケアの最も重要な成分の一つである。これに関連して,本論文の目的は,外科医が手術中に行うしようとしている可能性が次のタスクの予測のための新しい方法を導入することである。外科活性の完全な参照配列への部分配列の最適レジストレーションを発見として問題を定式化した。最適部分整列と最大事後確率推定とフィルタリングを用いた予測システムを見出すための効率的アルゴリズムを提案した。も電流手術間の相対的類似性及び予め記録した手術のセットを考慮に入れて予測の改善を可能にする重みづけ方式を導入した。著者らの方法は,二種類の脳外科的処置の評価した:腰椎椎間板ヘルニア除去と前頸部椎間板切除。結果は,著者らの方法は,外科医が95%の精度で機能することが次のタスクを予測することにより,最先端手法を凌ぐことを示した。本研究では,手術の低レベル記述からとその他の情報源がなくても,条件は以前に記録された手術と一致したとき,次の外科タスクを予測することが可能であることを示した。もこの方法は実際には予測間の大きな発散時評価,予測を行うため妥当でないことを決定できることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *予測 ,  電流 ,  *外科学 ,  フィルタリング ,  類似性 ,  定式化 ,  モデリング ,  重みづけ ,  アラインメント ,  情報源
準シソーラス用語： 腰椎部椎間板ヘルニア ,  予測システム ,  MAP推定 ,  健康 ,  *外科医 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 時間解析 ,  動的時間ワーピング ,  手術プロセスのモデル化 ,  手術

分類 (4件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  信号理論  (ND02020G) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 外科 ,  予測 ,  手術 ,  自動マッチング