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J-GLOBAL ID：201902226139149459   整理番号：19A2241954

ニューロイメージング技術への深層学習の応用【JST・京大機械翻訳】

Applications of Deep Learning to Neuro-Imaging Techniques

著者 (6件)： Zhu Guangming (Neuroradiology Section, Department of Radiology, Stanford Healthcare, Stanford, CA, United States) ,  Jiang Bin (Neuroradiology Section, Department of Radiology, Stanford Healthcare, Stanford, CA, United States) ,  Tong Liz (Neuroradiology Section, Department of Radiology, Stanford Healthcare, Stanford, CA, United States) ,  Xie Yuan (Neuroradiology Section, Department of Radiology, Stanford Healthcare, Stanford, CA, United States) ,  Zaharchuk Greg (Neuroradiology Section, Department of Radiology, Stanford Healthcare, Stanford, CA, United States) ,  Wintermark Max (Neuroradiology Section, Department of Radiology, Stanford Healthcare, Stanford, CA, United States)
資料名： Frontiers in Neurology (Web)  (Frontiers in Neurology (Web))
巻： 10  ページ： 869  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7085A  ISSN： 1664-2295  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 深い学習と放射線学に関連する多くの臨床応用が提案され,分類,リスク評価,セグメンテーション作業,診断,予後,および治療反応の予測のための放射線学において研究されている。医用画像の様々な技術的側面におけるAIの多くの他の革新的応用があり,特に画像の取得に適用され,画像アーチファクトの除去,画像品質の改善,放射線とコントラスト線量の低下,画像化研究の継続時間の短縮などに応用されている。本論文はこのトピックに取り組み,神経画像技術に適用される深い学習の概観を提示する。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 放射線医学 ,  *画像 ,  予後 ,  リスク評価 ,  継続時間 ,  アーチファクト ,  画像処理 ,  セグメンテーション ,  放射線 ,  コントラスト ,  医用画像 ,  画質
準シソーラス用語： 画像化 ,  臨床応用 ,  *深層学習 ,  *ニューロイメージング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 人工知能 ,  深層学習 ,  放射線 ,  ニューロイメージング ,  取得

分類 (2件)： 神経の基礎医学  (GN01020W) ,  神経系の診断  (GN02000H)

引用文献 (107件)：

• Jiang F, Jiang Y, Zhi H, Dong Y, Li H, Ma S, et al. Artificial intelligence in healthcare: past, present and future. Stroke Vasc Neurol. (2017) 2:230-43. doi: 10.1136/svn-2017-000101
• Mayo RC, Leung J. Artificial intelligence and deep learning - Radiology's next frontier? Clin Imaging. (2018) 49:87-8. doi: 10.1016/j.clinimag.2017.11.007
• Liew C. The future of radiology augmented with Artificial Intelligence: a strategy for success. Eur J Radiol. (2018) 102:152-6. doi: 10.1016/j.ejrad.2018.03.019
• Choy G, Khalilzadeh O, Michalski M, Do S, Samir AE, Pianykh OS, et al. Current applications and future impact of machine learning in radiology. Radiology. (2018) 288:318-28. doi: 10.1148/radiol.2018171820
• Nichols JA, Herbert Chan HW, Baker MAB. Machine learning: applications of artificial intelligence to imaging and diagnosis. Biophys Rev. (2018) 11:111-8. doi: 10.1007/s12551-018-0449-9

タイトルに関連する用語 (3件)： ニューロイメージング ,  深層学習 ,  応用