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J-GLOBAL ID：201902248549363301   整理番号：19A1769129

深部学習技術を用いた肝病変のコンピュータ支援超音波診断の現状と展望【JST・京大機械翻訳】

Current status and perspectives for computer-aided ultrasonic diagnosis of liver lesions using deep learning technology

著者 (4件)： Nishida Naoshi (Department of Gastroenterology and Hepatology, Faculty of Medicine, Kindai University, Osaka-sayama, Osaka, Japan) ,  Yamakawa Makoto (Department of Human Health Sciences, Graduate School of Medicine, Kyoto University, Kyoto, Japan) ,  Shiina Tsuyoshi (Department of Human Health Sciences, Graduate School of Medicine, Kyoto University, Kyoto, Japan) ,  Kudo Masatoshi (Department of Gastroenterology and Hepatology, Faculty of Medicine, Kindai University, Osaka-sayama, Osaka, Japan)
資料名： Hepatology International  (Hepatology International)
巻： 13  号： 4  ページ： 416-421  発行年： 2019年 
JST資料番号： A1018A  ISSN： 1936-0533  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 超音波(US)検査は,様々な疾患の診断に広く適用されている一般的な非侵襲的技術である。US装置の急速な発展に基づいて,多くのUS画像が蓄積され,現在利用可能で,深い学習技術による計算機支援US診断の開発のためのデータベースの作成のために準備されている。反対に,US画像のユニークな特性のために,この分野におけるコンピュータ支援診断(CAD)システムの確立のために解決する必要があるいくつかの問題がある。例えば,他のモダリティと比較して,US画像の品質は,現在,高度に演算子に依存している。また,検査の条件は,US画像の品質に直接影響を及ぼすべきである。これまで,これらの因子はUS診断の分野における深い学習ベース技術の応用を妨げている。しかし,CADとUS技術の開発は,診断品質の増加,遠隔医療の開発を容易にし,病気の早期診断を通して国家の健康管理におけるコストを減少させる。この観点から,US画像診断と肝臓疾患の診断の分野におけるパラダイムムシフトを誘導するのに十分な可能性がある。Copyright 2019 Asian Pacific Association for the Study of the Liver Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *超音波 ,  画像 ,  遠隔医療 ,  *学習 ,  *診断 ,  *CAE【計算機】 ,  *超音波診断 ,  高速度 ,  データベース ,  健康管理 ,  品質 ,  肝臓疾患
準シソーラス用語： モダリティ ,  非侵襲 ,  *病巣 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 超音波 ,  肝疾患 ,  コンピュータ支援診断 ,  深層学習 ,  人工知能

分類 (2件)： 消化器の疾患  (GH03000W) ,  消化器の診断  (GH02000P)

タイトルに関連する用語 (7件)： 深部 ,  学習 ,  病変 ,  コンピュータ支援 ,  超音波診断 ,  現状 ,  展望