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J-GLOBAL ID：202002252043762025   整理番号：20A0215572

深部畳込みニューラルネットワークと融合法からの人間工学放射線学,転送学習を用いた乳房MRI腫瘍分類の比較【JST・京大機械翻訳】

Comparison of Breast MRI Tumor Classification Using Human-Engineered Radiomics, Transfer Learning From Deep Convolutional Neural Networks, and Fusion Method

著者 (5件)： Whitney Heather M. (Department of Radiology, The University of Chicago, Chicago, IL, USA) ,  Li Hui (Department of Radiology, The University of Chicago, Chicago, IL, USA) ,  Ji Yu (Department of Breast Imaging, Tianjin Medical University Cancer Institute and Hospital, National Clinical Research Center for Cancer, Tianjin Medical University, Tianjin, China) ,  Liu Peifang (Department of Breast Imaging, Tianjin Medical University Cancer Institute and Hospital, National Clinical Research Center for Cancer, Tianjin Medical University, Tianjin, China) ,  Giger Maryellen L. (Department of Radiology, The University of Chicago, Chicago, IL, USA)
資料名： Proceedings of the IEEE  (Proceedings of the IEEE)
巻： 108  号： 1  ページ： 163-177  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0378A  ISSN： 0018-9219  CODEN： IEEPAD  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 乳房腫瘍のデジタル画像ベースの特徴は,最終的に患者特異的乳癌診断と治療の設計に寄与する可能性がある。従来の人間工学的コンピュータビジョン法を超えて,深い畳込みニューラルネットワーク(CNNs)からの伝達学習を用いた腫瘍分類法は,活発に開発中である。本論文では,まず,マンモグラフィー,デジタル乳房合成,超音波(US),および磁気共鳴イメージング(MRI)を含む様々な診断,予後,または予測画像ベースのタスクのために,そのような特徴の組合せを通して作成した融合分類器と比較して,様々な診断,予後,または予測画像ベースのタスクに対する,著者らの進歩を議論する。第二に,MRIで画像化された乳房病変に対する人間工学的放射線特徴,CNN移動学習および融合分類器から導出された特徴の分類性能の包括的比較に関する報告を提示した。これらの研究により,コンピュータ支援診断のための伝達学習の有用性を実証し,融合分類器を用いた分類性能の相乗的改善を強調した。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： コンピュータビジョン ,  計算機診断 ,  *学習 ,  ディジタル方式 ,  ディジタル画像 ,  *乳房 ,  *人間工学 ,  NMRイメージング ,  予後 ,  乳房腫瘍 ,  乳房撮影 ,  *放射線医学 ,  *放射線 ,  超音波
準シソーラス用語： *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (9件)： 深部 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  融合 ,  人間工学 ,  放射線学 ,  転送 ,  学習 ,  乳房MRI ,  腫瘍分類