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J-GLOBAL ID：202002267281498070   整理番号：20A2605330

人工知能の虚血性脳卒中画像に関する研究【JST・京大機械翻訳】

著者 (2件)： Fu Fan (100053北京,首都医科大学宣武医院放射科磁共振成像脳信息学北京市重点実験室) ,  Lu Jie (100053北京,首都医科大学宣武医院放射科磁共振成像脳信息学北京市重点実験室)
資料名： Zhonghua Laonian Xin Nao Xieguan Bing Zazhi  (Zhonghua Laonian Xin Nao Xieguan Bing Zazhi)
巻： 22  号： 10  ページ： 1110-1112  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3857A  ISSN： 1009-0126  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 人工知能(artificialintelligence,AI)はコンピュータによる人類の思考と学習過程を利用し、人類に勝ることができ、複雑な仕事を完成させる技術である。AIアルゴリズムは大量の複雑な医療データから学習する機能を持ち、患者の集団から情報を深く掘り出すことができ、臨床のリアルタイムで疾病の発生リスクと臨床予後の予測を推測する。同時に、それは自己修復能力を持ち、フィードバックによりその正確性を絶えず向上させ、臨床実践において避けられない人診断と治療の誤りを減らすのに一定な価値がある[1]。近年、中国の脳卒中の発生率は年々上昇しており、現在、国人の死亡率が最も高い疾患となり、全世界脳卒中死亡者の40%を占める。同時に、脳卒中の障害率は70%に達し、その中、重度障害は40%を超え、すでに国内外の公認の重大な公衆衛生問題となっている[2]。如何に客観的、精確に虚血性脳卒中患者の映像情報を評価するかは、現在臨床で直面する重大な挑戦であり、早期警戒虚血性脳卒中高リスク群、脳卒中の発生率を低下させるのに、特に重要である[3-4]。多モード画像は虚血性脳卒中の多次元特徴を提供し、虚血性脳卒中の発生発展を全面的に評価する重要な手段であるが、そのデータ情報が膨大である。AIは大データ映像資料を総合的に統合でき、多次元画像情報を深く掘り出すことは、精確な診断と予測を実現する新しい方法である。今まで、AIは虚血性脳卒中の映像識別、早期診断、治療指導、予後評価などの方面における応用に対して一連の探求を行い、著者らはこの展開について総説する。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  死 ,  死亡率 ,  ヒト ,  *人工知能 ,  映像 ,  公衆衛生 ,  *脳卒中 ,  予後 ,  多モード ,  高次元 ,  早期診断 ,  コンピュータ
準シソーラス用語： 画像情報 ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 循環系疾患の治療一般  (GJ05010B) ,  循環系の基礎医学  (GJ01020K)

タイトルに関連する用語 (3件)： 人工知能 ,  虚血性脳卒中 ,  研究