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J-GLOBAL ID：201902272468846943   整理番号：19A1897375

超音波コンピュータ支援診断システムにおける機械学習:調査【JST・京大機械翻訳】

Machine Learning in Ultrasound Computer-Aided Diagnostic Systems: A Survey

著者 (4件)： Huang Qinghua (School of Mechanical Engineering and Center for OPTical IMagery Analysis and Learning (OPTIMAL), Northwestern Polytechnical University, Xi’an, Shaanxi 710072, China) ,  Huang Qinghua ( College of Information Engineering, Shenzhen University, Shenzhen 518060, China) ,  Zhang Fan ( School of Electronic and Information Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510641, China) ,  Li Xuelong ( Center for OPTical IMagery Analysis and Learning (OPTIMAL), Xi’an Institute of Optics and Precision Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Xi’an, Shaanxi 710119, China)
資料名： BioMed Research International (Web)  (BioMed Research International (Web))
巻： 2018  ページ： Null  発行年： 2018年 
JST資料番号： U7008A  ISSN： 2314-6133  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 超音波イメージングは,臨床診療における疾患を検出する最も一般的な方法の1つである。安全性,利便性,低コストなどの超音波画像の多くの利点がある。しかし,超音波画像の読み取りは容易ではない。医師の診断を支援し,医師の負担を減らすために,多くの超音波コンピュータ支援診断(CAD)システムが提案されている。近年,画像分類とセグメンテーションにおける深い学習の成功は,超音波CADシステムにおける深い学習を利用することによってもたらされる性能改善の可能性を実現するますます多くの研究者に導いた。本論文は,近年,機械学習技術を利用する超音波CADシステムに焦点を合わせた研究をまとめた。本研究は,超音波CADシステムを2つのカテゴリーに分割した。一つは,人間の特徴を用いた従来の超音波CADシステムであり,もう一つは,深い学習超音波CADシステムである。従来の超音波CADシステムによって採用された主要な特徴と分類装置を紹介した。深い学習超音波CADに関して,最新の応用をまとめた。本論文は,超音波CADシステムに焦点を合わせた研究者にとって有用である。Copyright 2018 Qinghua Huang et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 分類装置 ,  *機械学習 ,  *学習 ,  *計算機診断 ,  医師 ,  安全性 ,  *超音波 ,  セグメンテーション ,  超音波画像 ,  機械学習技術 ,  コンピュータ支援設計システム
準シソーラス用語： CADシステム ,  画像分類 ,  利便性 ,  診療 ,  計算機支援診断システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  循環系の診断  (GJ02000V)

引用文献 (69件)：

• K. Drukker, M. L. Giger, K. Horsch, M. A. Kupinski, C. J. Vyborny, E. B. Mendelson, "Computerized lesion detection on breast ultrasound," Medical Physics, vol. 29, no. 7, pp. 1438-1446, 2002.
• B. Sahiner, H.-P. Chan, M. A. Roubidoux, L. M. Hadjiiski, M. A. Helvie, C. Paramagul, J. Bailey, A. V. Nees, C. Blane, "Malignant and benign breast masses on 3D US volumetric images: effect of computer-aided diagnosis on radiologist accuracy," Radiology, vol. 242, no. 3, pp. 716-724, 2007.
• C.-M. Chen, Y.-H. Chou, K.-C. Han, G.-S. Hung, C.-M. Tiu, H.-J. Chiou, S.-Y. Chiou, "Breast lesions on sonograms: computer-aided diagnosis with nearly setting-independent features and artificial neural networks," Radiology, vol. 226, no. 2, pp. 504-514, 2003.
• X. Wang, V. Seetohul, R. Chen, Z. Zhang, M. Qian, Z. Shi, G. Yang, P. Mu, C. Wang, Z. Huang, Q. Zhou, H. Zheng, S. Cochran, W. Qiu, "Development of a mechanical scanning device with high-frequency ultrasound transducer for ultrasonic capsule endoscopy," IEEE Transactions on Medical Imaging, vol. 36, no. 9, pp. 1922-1929, 2017.
• W. Qiu, X. Wang, Y. Chen, Q. Fu, M. Su, L. Zhang, J. Xia, J. Dai, Y. Zhang, H. Zheng, "Modulated Excitation Imaging System for Intravascular Ultrasound," IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 64, no. 8, pp. 1935-1942, 2017.

タイトルに関連する用語 (4件)： 超音波 ,  コンピュータ支援診断システム ,  機械学習 ,  調査