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J-GLOBAL ID：202002270580760750   整理番号：20A1155829

機械学習の骨年齢評価における研究の進展と展望【JST・京大機械翻訳】

Research Progress and Prospect of Machine Learning in Bone Age Assessment

著者 (6件)： Peng Liqin (中山大学中山医学院法医学系,广東 广州,510080) ,  Wan Lei (司法鑒定科学研究院 上海市法医学重点実験室 司法部司法鑒定重点実験室 上海市司法鑒定専業技術服務平台,上海,200063) ,  Wang Maowen (司法鑒定科学研究院 上海市法医学重点実験室 司法部司法鑒定重点実験室 上海市司法鑒定専業技術服務平台,上海,200063) ,  Li Zhuo (司法鑒定科学研究院 上海市法医学重点実験室 司法部司法鑒定重点実験室 上海市司法鑒定専業技術服務平台,上海,200063) ,  Zhao Hu (中山大学中山医学院法医学系,广東 广州,510080) ,  Wang Yahui (司法鑒定科学研究院 上海市法医学重点実験室 司法部司法鑒定重点実験室 上海市司法鑒定専業技術服務平台,上海,200063)
資料名： Fayixue Zazhi  (Fayixue Zazhi)
巻： 36  号： 1  ページ： 91-98  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2893A  ISSN： 1004-5619  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： 骨年齢評価はずっと法医学研究領域の重点と難題の1つである。ここ数年来、機械学習が多くの業界で次第に発展し、すでに映像学、ゲノミクス、腫瘍学、病理学及び外科学などの医学研究領域に幅広く導入されている。上述の研究分野は、機械学習と緊密に結合でき、主に上述の医学分枝学科における研究対象がコンピュータビジョンの範疇に属するため、機械学習はコンピュータビジョン研究に対して天独厚の優位性を持ち、医学画像識別において突破的な進展を遂げた。画像認識における機械学習の優位性を基づいて,骨年齢評価と有機的に結合して,医学的骨画像のための認識モデルを構築することを目的とした。これに基づき、本論文では、近年の国内外の学者が機械学習技術による骨年齢評価における研究の進展について総説する。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 映像 ,  法医学 ,  コンピュータビジョン ,  *機械学習 ,  認知モデル ,  画像認識
準シソーラス用語： ゲノミクス ,  骨年齢 ,  機械学習技術 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 機械学習 ,  骨年齢 ,  評価 ,  研究 ,  進展 ,  展望