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J-GLOBAL ID：202002261131404137   整理番号：20A2273284

DeScarGAN:弱い監視による疾患特異的異常検出【JST・京大機械翻訳】

DeScarGAN: Disease-Specific Anomaly Detection with Weak Supervision

著者 (3件)： Wolleb Julia (Department of Biomedical Engineering, University of Basel, Allschwil, Switzerland) ,  Sandkuehler Robin (Department of Biomedical Engineering, University of Basel, Allschwil, Switzerland) ,  Cattin Philippe C. (Department of Biomedical Engineering, University of Basel, Allschwil, Switzerland)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12264  ページ： 14-24  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： 医用画像における異常検出および局在性は,特に異常が既存の構造,例えば脳萎縮または胸水による胸膜空間の変化を示す場合,困難な作業である。本研究では,既存の解剖学的構造の構造変化を検出することができる弱い教師つきおよび詳細保存法を示した。標準異常検出法とは対照的に,著者らの方法は,2つの群から疾患特性に関する情報を抽出する:同じ疾患と健康な対照群によって影響を受ける患者の群。同一性保存機構と共に,この方法は構造変化のより詳細な検出のための高度に疾患特異的な特性を抽出することができる。最先端の異常検出法に対する著者らの方法を評価し,比較するために,特定の合成データセットを設計した。最後に,胸部X線画像に関する著者らの方法の性能を示した。DeScarGANと呼ぶ著者らの方法は,合成データセットに関する他の異常検出方法,および胸部X線画像データセットに関する視覚検査によって優れていた。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： 胸膜 ,  *医用画像 ,  胸水 ,  視覚検査
準シソーラス用語： 異常検出 ,  局在化 ,  構造変化 ,  胸部X線画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 異常検出 ,  弱監視 ,  疾患特異的疾患

分類 (5件)： 生物学的機能  (EB03040U) ,  神経系の診断  (GN02000H) ,  遺伝学研究法  (EC01020N) ,  食品の化学・栄養価  (FJ01020J) ,  免疫性疾患・アレルギー性疾患の診断  (GD04020N)

タイトルに関連する用語 (2件)： 疾患 ,  異常検出