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J-GLOBAL ID：201802230470693614   整理番号：18A0521600

癌診断のための最近の癌分類システムに関する調査【Powered by NICT】

Survey on recent cancer classification systems for cancer diagnosis

著者 (2件)： Shandilya Shilpi (Department of Information Technology MIT, Pune) ,  Chandankhede Chaitali (Department of Information Technology MIT, Pune)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： WiSPNET  ページ： 2590-2594  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： 技術の現在では医療分野は研究者の好きなトピックスの一つになっていると癌はそれらの一つである。本症の実際の治療はこれまで見られないので,関心のあるトピックである。本疾患を有する患者は,早期(ステージIおよびステージII)で見出される場合にだけ節約できるだけである。後半の段階(ステージIIIおよびステージIV)で検出されるならば,生存の機会は非常に少ないであろう。機械学習とデータマイニング法はこの問題に取り組むために医療現場に役立つであろう。癌は腫瘍,異常出血,体重減少などの多彩な症状を有していた。あらゆる腫瘍である癌が必要ではない。腫瘍は基本的に二種類すなわち良性または悪性の。患者への適切な治療を提供するために,症状は適切に研究しなければならないと自動予測システムは腫瘍を分類して,悪性良性にする必要である。今日のインターネットの世界では,データの大部分はソーシャルメディアやヘルスケアWebサイト上に生成される。この巨大な量のデータから,症状としては,データマイニング手法を用いてもたらしでき,それは癌検出あるいは分類のためのさらに有用であろう。癌分類のためのオンラインおよびオフラインデータを利用したそのような最新の研究研究の展望を行った。Copyright 2018 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： 機械学習 ,  体重減少 ,  インターネット ,  *腫瘍 ,  患者 ,  データマイニング
準シソーラス用語： オンライン ,  がん検出 ,  Webサイト ,  ソーシャルメディア ,  予測システム ,  医療現場 ,  *癌分類 ,  *癌診断 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 腫ようの診断  (GE03020J) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 癌診断 ,  癌分類 ,  調査