文献

J-GLOBAL ID：202002211667104377   整理番号：20A1841831

甲状腺超音波画像結節の良悪性分類における深さ学習アルゴリズムの応用【JST・京大機械翻訳】

Application of deep learning algorithm in classification of benign and malignant nodules on thyroid ultrasound images

著者 (3件)： Lin Lan (北京工業大学生命科学与生物工程学院,北京,100124) ,  Zhang Ge (北京工業大学生命科学与生物工程学院,北京,100124) ,  Wu Shuicai (北京工業大学生命科学与生物工程学院,北京,100124)
資料名： Yiliao Weisheng Zhuangbei  (Yiliao Weisheng Zhuangbei)
巻： 41  号： 6  ページ： 93-98  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3745A  ISSN： 1003-8868  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： 甲状腺結節の診断における超音波の応用価値及び甲状腺結節の良性悪性分類における従来の機械学習の応用の利点と限界を紹介した。深部学習に基づく甲状腺超音波画像結節良悪性分類の研究成果と進展を総説し、研究に存在する問題を分析した。異なった視点に基づくマルチネットワーク超音波特徴融合,深さ特徴,および従来の特徴に基づくマルチネットワーク融合,三次元超音波の収集,および三次元深さネットワークの応用は,この分野の将来の開発方向であることを指摘した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *超音波 ,  *学習 ,  ネットワーク ,  *甲状腺 ,  *超音波画像 ,  三次元 ,  機械学習 ,  *学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 甲状腺結節 ,  三次元超音波 ,  特徴融合 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 内分泌系の腫よう  (GL04000P) ,  腫ようの診断  (GE03020J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 甲状腺 ,  超音波画像 ,  結節 ,  分類 ,  学習アルゴリズム ,  応用