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J-GLOBAL ID：202002226046770316   整理番号：20A1998776

ニューラルネットワークに基づく乳児股関節脱臼の自動診断【JST・京大機械翻訳】

Automatic Diagnosing of Infant Hip Dislocation Based on Neural Network

著者 (5件)： Yu Xiang (School of Aerospace and Engineering, Xiamen University, Xiamen, Fujian) ,  Lin Dongyun (School of Aerospace and Engineering, Xiamen University, Xiamen, Fujian) ,  Lan Weiyao (School of Aerospace and Engineering, Xiamen University, Xiamen, Fujian) ,  Zhong Bingan (Xiamen Haicang Hospita, Xiamen, Fujian) ,  Lv Ping (XiamenMaternal and Children Health Care Hospital, Xiamen, Fujian)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ISICDM 2018  ページ： 117-120  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  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： 本論文では,超音波画像からの乳児股関節脱臼を検出するニューラルネットワークに基づく自動診断法を提案した。提案方法は,乳児股関節超音波画像の前処理とニューラルネットワークによる診断を含む2つの手順から成る。前処理では,超音波画像からの関心領域を抽出する。次に,抽出した結果を訓練されたニューラルネットワークに供給した。最後に,ニューラルネットワークの出力は,乳児の股関節を,転位または非転位の2つのカテゴリーに分割する。実験結果は,著者らの方法が合計で97%の精度,特異性で100%,感度で86%に達し,乳児股関節脱臼の臨床検出が可能であることを証明した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 前処理 ,  *ニューラルネットワーク ,  子供 ,  *股関節 ,  乳児 ,  *股関節脱臼 ,  超音波画像
準シソーラス用語： 自動診断 ,  特異性 ,  関心領域 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 小児の股関節 ,  ニューラルネットワーク ,  超音波画像処理

分類 (4件)： 運動器系の診断  (GG02000M) ,  骨格系  (EJ10030R) ,  動物の診療・診療設備  (FE01020U) ,  牛  (FD02020Y)

タイトルに関連する用語 (4件)： ニューラルネットワーク ,  乳児 ,  股関節脱臼 ,  自動診断