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J-GLOBAL ID：201902264251220457   整理番号：19A0524183

CNNを用いた16000+例から胸部X線画像を読むための学習【JST・京大機械翻訳】

Learning to Read Chest X-Ray Images from 16000+ Examples Using CNN

著者 (4件)： Dong Yuxi ,  Pan Yuchao ,  Zhang Jun ,  Xu Wei
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CHASE  ページ： 51-57  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 胸部X線撮影(胸部X線)は低コストで有効で広く使用されている医用画像診断法である。資格のある放射線科医の欠如は,技術の適用性を深刻に制限する。深い畳込み神経回路網を用いた胸部X線のためのコンピュータ支援診断を設計する可能性を調べた。自然言語診断報告による16,000の胸部X線の実世界のデータセットを用いて,著者らは,事前のドメイン知識なしで,画像から多クラス分類モデルを訓練することができて,プレフォーム正確な診断を行うことができた。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 計算機診断 ,  適応性 ,  医用画像 ,  資格 ,  ドメイン知識 ,  診断 ,  神経回路網 ,  畳込み ,  *画像 ,  自然言語 ,  プリフォーム
準シソーラス用語： 多クラス分類 ,  放射線科医 ,  胸部X線撮影 ,  *胸部X線画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： CNN ,  胸部X線画像 ,  学習