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J-GLOBAL ID：202002260367261310   整理番号：20A1302336

高効率な学習モデルと日常診療アノテーションデータによる,内視鏡的自動診断AI生成の試み

著者 (14件)： 堀圭介 (国立がん研究セ 東病院 消化管内視鏡科) ,  竹本智子 (理研) ,  横田秀夫 (理研) ,  松崎博貴 (国立がん研究セ 東病院 医療機器開発セ) ,  竹下修由 (国立がん研究セ 東病院 医療機器開発セ) ,  稲場淳 (国立がん研究セ 東病院 消化管内視鏡科) ,  山本陽一 (国立がん研究セ 東病院 消化管内視鏡科) ,  門田智裕 (国立がん研究セ 東病院 消化管内視鏡科) ,  中條恵一郎 (国立がん研究セ 東病院 消化管内視鏡科) ,  村野竜朗 (国立がん研究セ 東病院 消化管内視鏡科) ,  新村健介 (国立がん研究セ 東病院 消化管内視鏡科) ,  依田雄介 (国立がん研究セ 東病院 消化管内視鏡科) ,  池松弘明 (国立がん研究セ 東病院 消化管内視鏡科) ,  矢野友規 (国立がん研究セ 東病院 消化管内視鏡科)
資料名： 日本胃癌学会総会記事  (Gastric Cancer)
巻： 92nd  ページ： 237  発行年： 2020年 
JST資料番号： F1253A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 会議録記事  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

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シソーラス用語： ヒト ,...
準シソーラス用語： アノテーションデータ ,...

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分類 (2件)： 消化器の腫よう  (GH04000D) ,  腫ようの診断  (GE03020J)

タイトルに関連する用語 (8件)： 高効率 ,  学習モデル ,  日常診療 ,  アノテーション ,  内視鏡 ,  自動診断 ,  AI ,  試み