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J-GLOBAL ID：201702286481527654   整理番号：17A1729197

PoCデバイスに向けた初期黒色腫癌診断のための進歩した皮膚病変識別パイプライン【Powered by NICT】

Advanced skin lesion discrimination pipeline for early melanoma cancer diagnosis towards PoC devices

著者 (4件)： Conoci Sabrina (STMicroelectronics - Automotive and Discretes Group, Power and Discretes Group - Central R&D, Catania, Italy) ,  Rundo Francesco (STMicroelectronics - Automotive and Discretes Group, Power and Discretes Group - Central R&D, Catania, Italy) ,  Petralta Salvatore (STMicroelectronics - Automotive and Discretes Group, Power and Discretes Group - Central R&D, Catania, Italy) ,  Battiato Sebastiano (Dipartimento di Matematica e Informatica - Universita` di Catania, Catania, Italy)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ECCTD  ページ： 1-4  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： 提案した研究は,関連した腫瘍学的転帰に伴う皮膚病変(母斑)分析のための効果的なパイプラインについて述べた。患者にしばしば非常に侵襲性生検の数を大幅に削減するために皮膚癌の増加統計は最近,悪性皮膚病変の早期検出及び識別のための新しい方法の開発に寄与してきた。主な悪性皮膚癌組織学は関連する分化といわゆる「黒色腫」である。いくつかの方法が初期メラノーマ検出のための文献で提案されているが,それらは実際の臨床使用のための感度/特異性に欠ける。提案したパイプラインは機械学習システムと組み合わせた解析的革新的な手作りの画像特徴を用いた効果的なアプローチに基づいている。これは感度/特異性比の間の優れたトレードオフと早期発見と皮膚病変の識別を可能にした。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： 画像特性 ,  早期診断 ,  生検 ,  *皮膚障害 ,  *黒色腫 ,  患者 ,  皮膚腫瘍 ,  機械学習
準シソーラス用語： 特異性 ,  侵襲性 ,  転帰 ,  腫瘍内科学 ,  *癌診断 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 皮膚の腫よう  (GF04000X) ,  腫ようの診断  (GE03020J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 初期 ,  黒色腫 ,  癌診断 ,  皮膚病変 ,  識別 ,  パイプライン