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J-GLOBAL ID：201902286725988557   整理番号：19A0565536

深さ学習に基づく膣鏡および磁気共鳴画像子宮認識研究【JST・京大機械翻訳】

The Capability to Detect Uterine in Images of Colposcopy and MRI based on Deep Learning System

著者 (6件)： Fu Le (同済大学附属第一婦嬰保健院放射科) ,  Yi Siqi (同済大学軟件学院) ,  Gong Huarong (同済大学附属第一婦嬰保健院放射科) ,  Luo Ye (同済大学軟件学院) ,  Huang Qunying (同済大学附属第一婦嬰保健院放射科) ,  Li Ke (復旦大学附属華山医院放射科)
資料名： Zhongguo Yixue Jisuanji Chengxiang Zazhi  (Zhongguo Yixue Jisuanji Chengxiang Zazhi)
巻： 24  号： 5  ページ： 393-396  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3097A  ISSN： 1006-5741  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 目的:膣鏡と磁気共鳴画像で子宮を識別できる深さ学習方法の応用を検討し、膣鏡画像中の子宮頚部転換領域の分類、磁気共鳴画像中の子宮位置の判断を通じて、このアルゴリズムの正確性を判断する。方法:8000枚の膣鏡と200例の磁気共鳴画像に対して、裁断、粗分割などの前処理操作を行い、最後に深さ学習モデルを導入して分類し、そして機械分類結果を専門家のマーキング結果と対比した。結果:提案手法の分類結果と専門家によるマーキングを行った結果の精度検証を行い、精度が84%に達し、アルゴリズムの判断効果が良好である。結論:深さ学習などのアルゴリズムの引用は、医師の仕事量を部分的に代替することができ、少人数を節約できるが、精度において更なる向上が必要である。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 前処理 ,  マーキング ,  *画像 ,  *NMRイメージング ,  アルゴリズム ,  学習モデル ,  医師 ,  *子宮
準シソーラス用語： 精度検証 ,  正確性 ,  子宮頚 ,  学習方法 ,  *腟鏡 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 女性生殖器と胎児の腫よう  (GS04000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 学習 ,  膣鏡 ,  磁気共鳴画像 ,  子宮 ,  研究