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J-GLOBAL ID：202002256176746020   整理番号：20A2273486

肺病変の階層的分類:大規模放射線経路研究【JST・京大機械翻訳】

Hierarchical Classification of Pulmonary Lesions: A Large-Scale Radio-Pathomics Study

著者 (11件)： Yang Jiancheng (Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Yang Jiancheng (MoE Key Lab of Artificial Intelligence, AI Institute, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Yang Jiancheng (Dianei Technology, Shanghai, China) ,  Gao Mingze (Dianei Technology, Shanghai, China) ,  Kuang Kaiming (Dianei Technology, Shanghai, China) ,  Ni Bingbing (Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Ni Bingbing (MoE Key Lab of Artificial Intelligence, AI Institute, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Ni Bingbing (Huawei Hisilicon, Shanghai, China) ,  She Yunlang (Shanghai Pulmonary Hospital, Tongji University, Shanghai, China) ,  Xie Dong (Shanghai Pulmonary Hospital, Tongji University, Shanghai, China) ,  Chen Chang (Shanghai Pulmonary Hospital, Tongji University, Shanghai, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12266  ページ： 497-507  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： コンピュータ断層撮影(CT)からの肺病変の診断は,肺がん関連疾患における臨床意思決定のために重要であるが,挑戦的である。深部学習は,肺癌に対するコンピュータ支援診断(CADx)領域で大きな成功を達成しているが,放射線学的診断の困難さのため,ラベル曖昧さに悩まされている。侵襲性病理学的分析は,肺癌診断の臨床ゴールデン標準として機能することを考慮して,本研究では,癌(例えば,侵襲性/非浸潤性腺癌,扁平上皮癌)および非癌疾患(例えば,結核,過誤腫)を含む病理学的に確認されたラベルを有する5,134のX線CT画像を含む大規模放射線-病理学データセットを介して,ラベル多義性課題を解決するものである。”その研究”は,腫瘍(例えば,侵襲性/非浸潤性腺癌,扁平上皮癌)および非癌性疾患(例えば,結核,過誤腫)を含む。肺RadPathと名付けたこの後ろ向きデータセットは,非侵襲的処置,すなわち放射線CTスキャンで侵襲性病理学的ラベルを予測するための正確な深層学習システムの開発と検証を可能にする。肺病変に対する3レベル階層的分類システムを開発し,癌関連診断におけるほとんどの疾患をカバーする。著者らは,このデータセットに関する階層的分類のためのいくつかの技術を調査して,実験で証明された有効性を有するLeaky高密度階層方式を提案した。本研究は,データスケール([数式:原文を参照]大),疾患包括性,および階層に関して,以前の芸術品よりも著しく優れている。有望な結果は,精密医学を容易にする可能性を示唆する。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意思決定 ,  学習 ,  *放射線 ,  計算機診断 ,  浸潤 ,  結核 ,  多義性 ,  過誤腫 ,  肺腫瘍 ,  腺癌 ,  扁平上皮癌 ,  *肺疾患 ,  計算機トモグラフィー
準シソーラス用語： 非侵襲 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 肺病変 ,  階層的分類 ,  ラジオパトミクス

分類 (2件)： 呼吸器の腫よう  (GI04000G) ,  腫ようの診断  (GE03020J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 肺病変 ,  階層的分類 ,  大規模 ,  放射線 ,  経路 ,  研究