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J-GLOBAL ID：202002277023744762   整理番号：20A0217310

深層学習アプローチによる医学研究室報告の画像のためのテキスト検出と認識【JST・京大機械翻訳】

Text Detection and Recognition for Images of Medical Laboratory Reports With a Deep Learning Approach

著者 (3件)： Xue Wenyuan (Beijing Key Laboratory of Transportation Data Analysis and Mining, Beijing Jiaotong University, Beijing, China) ,  Li Qingyong (Beijing Key Laboratory of Transportation Data Analysis and Mining, Beijing Jiaotong University, Beijing, China) ,  Xue Qiyuan (Department of Burn and Plastic Surgery, The Fifth People’s Hospital of Datong, Datong, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 407-416  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 電子健康記録(EHR)の採用は現代医学の開発における重要なステップである。しかしながら,完全な健康記録は,EHRシステムまたは情報障壁の機能的問題のため,治療中にしばしば利用できない。本論文では,医師がデータ共有問題を解決するのに役立つ可能性がある,医学研究所報告の画像からテキスト情報抽出のための深い学習ベースのアプローチを提示した。このアプローチは,テキスト検出と認識の2つのモジュールから成る。テキスト検出において,パッチベースの訓練戦略を適用して,それは実験において99.5%の再生を達成することができた。テキスト認識のために,連結構造を設計して,ニューラルネットワークにおける浅い層と深い層の両方から特徴を結合した。実験結果は,著者らの方式におけるテキスト認識装置が多言語テキスト認識の精度を改善することができることを実証した。このアプローチは,歴史的健康記録を統合し,彼ら自身の健康管理において患者を従事させるために有益である。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 健康管理 ,  電子カルテ ,  *学習 ,  ニューラルネットワーク ,  病歴
準シソーラス用語： 多言語 ,  *テキスト検出 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 深層学習 ,  医学 ,  研究 ,  報告 ,  テキスト検出