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J-GLOBAL ID：201802213220648299   整理番号：18A1386097

RAFIKI:画像化と知識調査のための検索ベースの応用【JST・京大機械翻訳】

RAFIKI: Retrieval-Based Application for Imaging and Knowledge Investigation

著者 (11件)： Nesso Marcos R. ,  Cazzolato Mirela T. ,  Scabora Lucas C. ,  Oliveira Paulo H. ,  Spadon Gabriel ,  de Souza Jessica A. ,  Oliveira Willian D. ,  Chino Daniel Y. T. ,  Rodrigues Jose F. ,  Traina Agma J. M. ,  Traina Caetano
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CBMS  ページ： 71-76  発行年： 2018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： CTスキャンやマンモグラムなどの医療検査が得られ,画像,患者データ,医療報告を含む世界中の病院で毎日保存されている。このような膨大な量の蓄積情報に基づいて,コンピュータ支援診断を改善するツールとシステムを持つことが最重要である。コンテンツベース画像検索(CBIR)は,そのような目標に到達するのを助ける強力なパラダイムであり,視覚特性がテキストデータを改善する類似または相補的事例を持つhim/herを提示するための知的検索ツールを提供する。以前の症例に関する比較検査を用いて,医師は患者が働いている症例のより包括的な理解を得ることができる。現在の病院システムは,既存の関係データベースインフラストラクチャにしばしば付着していないアドオンサブシステムに頼っているが,本来のCBIR機能を持っていない。本研究では,関連データベース管理システム(RDBMS)PostgreSQLを拡張するソフトウェアプロトタイプであるRAFIKIを提案し,CBIR機能性,モジュール拡張性,およびPythonとRのようなデータ科学ツールに対するシームレス統合のための自然支援を提供した。著者らは,3つの臨床シナリオを評価することによって,著者らのシステムの適用性を示し,肺検査の実世界画像データセット上で質問を実行した。著者らの結果は,医師の視点からの情報化意思決定の促進における実際の可能性を示す。さらに,このシステムは,文献で見出された以前のシステムと比較して,より高い性能を示した。さらに,RAFIKIは,CBIR概念と関係データを一緒に置く方法を確立するためのモデルに寄与し,理論的および実用的概念とツールのさらなる開発のための強力な設計を提供する。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 医師 ,  インフラストラクチャー ,  計算機トモグラフィー ,  データベース管理システム ,  プロトタイプ ,  患者 ,  ソフトウェア ,  *画像 ,  適応性 ,  病院 ,  意思決定 ,  計算機診断
準シソーラス用語： 情報化 ,  Python ,  プラグイン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 医用情報処理  (JE15030Q) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (5件)： 画像化 ,  知識 ,  調査 ,  検索 ,  応用