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J-GLOBAL ID：202002256752983245   整理番号：20A2660442

機械学習と深層学習に関する放射線医学論文を理解するためのプライマー【JST・京大機械翻訳】

A primer for understanding radiology articles about machine learning and deep learning

著者 (5件)： Nakaura Takeshi (Department of Diagnostic Radiology, Graduate school of medical sciences, Japan Kumamoto university, 1-1-1 Honjo, Chuo-ku, 860-8556 Kumamoto City, Japan) ,  Higaki Toru (Departments of Diagnostic Radiology and Radiology, Hiroshima university, 1-2-3 Kasumi, Minami-ku, 734-8551 Hiroshima City, Japan) ,  Awai Kazuo (Departments of Diagnostic Radiology and Radiology, Hiroshima university, 1-2-3 Kasumi, Minami-ku, 734-8551 Hiroshima City, Japan) ,  Ikeda Osamu (Department of Diagnostic Radiology, Graduate school of medical sciences, Japan Kumamoto university, 1-1-1 Honjo, Chuo-ku, 860-8556 Kumamoto City, Japan) ,  Yamashita Yasuyuki (Department of Diagnostic Radiology, Graduate school of medical sciences, Japan Kumamoto university, 1-1-1 Honjo, Chuo-ku, 860-8556 Kumamoto City, Japan)
資料名： Diagnostic and Interventional Imaging  (Diagnostic and Interventional Imaging)
巻： 101  号： 12  ページ： 765-770  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2917A  ISSN： 2211-5684  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： イメージングの分野における機械学習と深層学習の応用は急速に成長している。機械と深層学習の原理は臨床医の大多数に不慣れであるが,その基礎はそれほど複雑ではない。主要な課題の一つは,専門家によって書かれたコメントが理解するのが困難であり,主に臨床医のために書かれていないことである。この論文の目的は,機械学習,ラジオミクス,および深い学習の背後にある異なる概念を記述し,臨床医をこれらの技術により慣用することにある。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： 画像処理 ,  *放射線医学 ,  *機械学習
準シソーラス用語： 臨床医 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 機械学習 ,  深層学習 ,  トモグラフィー ,  X線計算 ,  磁気共鳴イメージング

分類 (4件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  腫ようの診断  (GE03020J) ,  その他の線源の利用  (MC01060N)

タイトルに関連する用語 (6件)： 機械学習 ,  深層学習 ,  放射線医学 ,  論文 ,  理解 ,  プライマー