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J-GLOBAL ID：202002253975170847   整理番号：20A1081071

放射線学の新興分野で発表されたオリジナル記事のレビュー【JST・京大機械翻訳】

A review of original articles published in the emerging field of radiomics

著者 (7件)： Song Jiangdian (School of Medical Informatics, China Medical University, No.77 Puhe Road, Shenyang North New Area, Shenyang, 110122, Liaoning Province, PR China) ,  Song Jiangdian (School of Medicine, Department of Radiology, Stanford University, 1201 Welch Rd Lucas Center PS055, Palo Alto, CA 94306, United States) ,  Yin Yanjie (School of Medical Informatics, China Medical University, No.77 Puhe Road, Shenyang North New Area, Shenyang, 110122, Liaoning Province, PR China) ,  Wang Hairui (Department of Radiology, Shengjing Hospital of China Medical University, No.36 Sanhao Street, Heping District Shenyang, 110004, Liaoning, Province, PR China) ,  Chang Zhihui (Department of Radiology, Shengjing Hospital of China Medical University, No.36 Sanhao Street, Heping District Shenyang, 110004, Liaoning, Province, PR China) ,  Liu Zhaoyu (Department of Radiology, Shengjing Hospital of China Medical University, No.36 Sanhao Street, Heping District Shenyang, 110004, Liaoning, Province, PR China) ,  Cui Lei (School of Medical Informatics, China Medical University, No.77 Puhe Road, Shenyang North New Area, Shenyang, 110122, Liaoning Province, PR China)
資料名： European Journal of Radiology  (European Journal of Radiology)
巻： 127  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3246A  ISSN： 0720-048X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 2013年と2018年の間に発表された関連するオリジナルの論文の計量学的およびホットスポット分析を通して,放射線学の新興分野における研究の特性と傾向を決定する。2013年と2018年の間の合計61のピアレビュー雑誌で発表された,放射線学に関する553のオリジナルの論文を評価した。各論文について以下の情報を検索した:放射線学的専門性,画像技術(s),機械学習技術(s),サンプルサイズ,研究設定と設計,統計的結果,研究目的,特徴計算に用いたソフトウェア,資金宣言,著者数,最初の著者の肯定,研究起源,雑誌名。放射線学研究における傾向の同定と可視化のための手動抽出データについて定性的および定量的分析を行った。公表された論文数の年間成長率は177.82%(p<0.001)であった。本研究では,放射線学の分野における研究ホットスポットの特性と傾向を明らかにし,可視化した。放射線学の分野は,他の部位よりも肺,乳房および前立腺癌に対してより成熟した段階にあることが分かった。放射線学研究は,主に放射線学的特性化(215)とモニタリング(182)に焦点を合わせた。ロジスティック回帰とLASSOは,特徴選択のための2つの最も一般的に使用される技術であった。背景:医学的背景のない非臨床研究者は,放射線学研究(70.52%)を支配し,その大部分は陽性結果(97.80%)のみを強調したが,陰性所見を低下させた。放射線学の特性と軌跡に関する定量的知識の報告は,放射線学の分野におけるギャップに関する研究者を知らせることができて,その将来方向を導くことができた。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *放射線 ,  可視化 ,  定量的分析 ,  特徴選択 ,  乳房 ,  ソフトウェア ,  *放射線医学 ,  ホットスポット ,  画像技術 ,  キャラクタリゼーション ,  成長率 ,  前立腺腫瘍
準シソーラス用語： ロジスティック回帰分析 ,  臨床研究 ,  機械学習技術 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 放射線 ,  計量書誌学 ,  放射線学 ,  ホットスポット解析

分類 (2件)： 研究開発  (AA03000V) ,  情報源  (AC03000B)

タイトルに関連する用語 (3件)： 放射線学 ,  記事 ,  レビュー