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J-GLOBAL ID:201802271531372588   整理番号:18A0508565

画像ベース深層学習による医用診断と治療可能な疾患の同定【Powered by NICT】

Identifying Medical Diagnoses and Treatable Diseases by Image-Based Deep Learning
著者 (52件):
資料名:
巻: 172  号:ページ: 1122-1131.e9  発行年: 2018年 
JST資料番号: A0707B  ISSN: 0092-8674  資料種別: 逐次刊行物 (A)
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:
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医用イメージングのための臨床意思決定支援アルゴリズムの実装信頼性と解釈可能性と課題に直面している。ここでは,一般的な治療可能な失明する網膜疾患患者のスクリーニングのための性ディープ学習フレームワークに基づく診断ツールを確立した。筆者らのフレームワークは,転移学習,従来の方法のデータの割合を持つ神経回路網を訓練を利用した。光コヒーレンストモグラフィー画像のデータセットにこのアプローチを適用して,加齢性黄斑変性症および糖尿病性黄斑浮腫の分類における人間の専門家のものに匹敵する性能を示した。もニューラルネットワークにより認識される領域を強調することによってより透明で解釈可能な診断を提供する。さらに胸部X線画像を用いた小児肺炎の診断のAIシステムの一般的な適用性を実証した。このツールは,最終的にこれらの治療可能な状態の診断と照会を促進の支援であり,初期治療を促進し,臨床転帰の改善をもたらすであろう。ヌル表示省略Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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細胞生理一般  ,  精神科の基礎医学 
タイトルに関連する用語 (5件):
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