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J-GLOBAL ID：201802298533077349   整理番号：18A1778260

皮膚病変の自動分類:ピクセルから実践まで【JST・京大機械翻訳】

Automated Classification of Skin Lesions: From Pixels to Practice

著者 (5件)： Narla Akhila (Stanford School of Medicine, Stanford University, Stanford, California, USA) ,  Kuprel Brett (Department of Electrical Engineering, Stanford University, Stanford, California, USA) ,  Sarin Kavita (Department of Dermatology, Stanford University, Stanford, California, USA) ,  Novoa Roberto (Department of Pathology, Stanford University, Stanford, California, USA) ,  Ko Justin (Department of Dermatology, Stanford University, Stanford, California, USA)
資料名： Journal of Investigative Dermatology  (Journal of Investigative Dermatology)
巻： 138  号： 10  ページ： 2108-2110  発行年： 2018年 
JST資料番号： H0776A  ISSN： 0022-202X  CODEN： JIDEAE  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自動皮膚病変分類を可能にするツールの開発により,機会,障害,および可能性のある落とし穴を強調する「皮膚癌データセットにより訓練されたDeep学習モデルの出力の介入」と「自動皮膚診断」との関係を明らかにした。これらの進歩の潜在的臨床的影響は,診断シナリオの範囲にわたって,それらのスケーラビリティ,精度,および一般化可能性に依存している。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習 ,  学習モデル ,  *自動分類 ,  *画素 ,  *皮膚障害 ,  皮膚腫瘍

分類 (3件)： 腫ようの診断  (GE03020J) ,  皮膚の腫よう  (GF04000X) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (3件)： 皮膚病変 ,  自動分類 ,  ピクセル