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J-GLOBAL ID：202002214369082891   整理番号：20A1366432

機械学習アルゴリズムを用いた乳癌診断-レビュー【JST・京大機械翻訳】

Diagnosis of Breast Cancer using Machine Learning Algorithms-A Review

著者 (2件)： Kajala Aditi (Computer Science and Engineering, School of Engineering and Technology, Mody University of Science and Technology,Lakshmangarh,India) ,  Jain V K (Computer Science and Engineering, School of Engineering and Technology, Mody University of Science and Technology,Lakshmangarh,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICONC3  ページ： 1-5  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 文献レビュー  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 乳癌は,現在,女性における一般的疾患の1つである。女性における癌死亡の2番目の主な理由になった。毎年4.5~5%の新しい癌症例が記録され,世界的に罹患率が増加している。適切な診断と治療で追跡されたとき,あらゆる癌の早期検出が患者の生存率を増加させることができることを証明した。乳癌はマンモグラフィにより診断される。マンモグラムは,デバイスを有する放射線科医により生成される膜である。これらのマンモグラムは,更なる治療のために腫瘍学者によって観察されて,診断される。すべての一般病院は,その報告を待つために使用する専門家と患者を持たない。したがって,乳癌を診断するための待機は時間を要する可能性がある。この遅延は,癌患者の癌拡大と生存率の低下の原因である可能性がある。したがって,機械学習はコンピュータによって乳癌を診断するのに使用可能であり,診断効率的で有効である。これはコンピュータによって専門家または医師を置き換えることを意味しないが,コンピュータは特定のケースをより良く理解するための専門家を支援でき,結果を早期に生産できることを意味する。本論文は,癌予測の効率と有効性を高めるために用いられる機械学習アルゴリズムを用いた乳癌診断に関する簡潔な要約を提示する。正しい診断と正確な分類は,レビューした論文の主要な目的である。Copyright 2020 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： 死 ,  女性 ,  生存率 ,  有効性 ,  *乳房腫瘍 ,  乳房撮影 ,  コンピュータ ,  *機械学習 ,  *学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 総合病院 ,  癌腫症 ,  放射線科医 ,  癌患者 ,  *乳癌診断 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 機械学習 ,  アルゴリズム ,  乳癌診断 ,  レビュー