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J-GLOBAL ID：201802274496982663   整理番号：18A0484054

異なる画像法を用いた乳癌のコンピュータ支援診断のための機械学習技術:系統的レビュー【Powered by NICT】

Machine learning techniques for breast cancer computer aided diagnosis using different image modalities: A systematic review

著者 (4件)： Yassin Nisreen I.R. (Systems & Information Department, Engineering Research Division, National Research Centre, Dokki, Cairo 12311, Egypt) ,  Omran Shaimaa (Systems & Information Department, Engineering Research Division, National Research Centre, Dokki, Cairo 12311, Egypt) ,  El Houby Enas M.F. (Systems & Information Department, Engineering Research Division, National Research Centre, Dokki, Cairo 12311, Egypt) ,  Allam Hemat (Anaesthesia & Pain, Medical Division, National Research Centre, Dokki, Cairo 12311, Egypt)
資料名： Computer Methods and Programs in Biomedicine  (Computer Methods and Programs in Biomedicine)
巻： 156  ページ： 25-45  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0213C  ISSN： 0169-2607  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アイルランド (IRL)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 女性における乳癌の高発生率は近年顕著に増加している。乳癌診断と検出の医師の経験は,いくつかのコンピュータ化された特徴を用いた抽出と分類アルゴリズムにより支援可能である。本論文では,乳癌のための計算機支援診断/検出(CAD)システムに関する技術の状態を検討することを目的とした系統的レビュー(SR)の伝導と結果を示した。SRは参照源として科学データベースの包括的選択を用いて行い,分野に広範な出版物へのアクセスを可能にした。使用した科学データベースを用いて,Springer Link(SL),Science Direct(SD),IEEE Xploreディジタル図書館とPubMedである。包含と除外基準を定義し,興味の持たれているステロールを選択するために,それぞれ検索した研究に適用した。検索した320研究のうち,154研究を含めた。しかし,この研究の範囲は,科学的・学術的研究に限られており,商業的興味を排除する。調査を用いて画像モダリティと機械学習ベース分類器によるCADシステムの現状の一般的解析を提供した。可能性研究はより客観的で効率的なCADシステムを作成するために検討した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *乳房腫瘍 ,  刊行物 ,  電子図書館 ,  女性 ,  *計算機診断 ,  *機械学習 ,  データベース ,  医師 ,  *システマティックレビュー ,  ステロール ,  *コンピュータ
準シソーラス用語： CADシステム ,  PubMed ,  分類アルゴリズム ,  乳癌診断 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 乳癌 ,  医用画像法 ,  分類 ,  機械学習技術 ,  コンピュータ支援診断

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

タイトルに関連する用語 (4件)： 乳癌 ,  コンピュータ支援診断 ,  機械学習技術 ,  系統的レビュー