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J-GLOBAL ID：202102229728548806   整理番号：21A0902920

深層学習と機械学習方法論を用いたMRI,X線およびCTスキャンからの膝骨報告に関する比較系統的文献レビュー【JST・京大機械翻訳】

A Comparative Systematic Literature Review on Knee Bone Reports from MRI, X-Rays and CT Scans Using Deep Learning and Machine Learning Methodologies

著者 (11件)： Khalid Hafsa (Department of Computer Science, School of Systems and Technology, University of Management and Technology, Lahore 54000, Pakistan) ,  Hussain Muzammil (Department of Computer Science, School of Systems and Technology, University of Management and Technology, Lahore 54000, Pakistan) ,  Ghamdi Mohammed A. Al (Department of Computer Science, Umm Al-Qura University, Makkah 715, Saudi Arabia) ,  Khalid Tayyaba (Gynecology Department of Shahdra Hospital, Lahore 54000, Pakistan) ,  Khalid Khadija (Department of Electrical Engineering, School of Engineering, University of Management and Technology, Lahore 54000, Pakistan) ,  Khan Muhammad Adnan (Department of Computer Science, Lahore Garrison University, Lahore 54000, Pakistan) ,  Fatima Kalsoom (Department of Computer Science, School of Systems and Technology, University of Management and Technology, Lahore 54000, Pakistan) ,  Masood Khalid (Department of Computer Science, Lahore Garrison University, Lahore 54000, Pakistan) ,  Almotiri Sultan H. (Department of Computer Science, Umm Al-Qura University, Makkah 715, Saudi Arabia) ,  Farooq Muhammad Shoaib (Department of Computer Science, School of Systems and Technology, University of Management and Technology, Lahore 54000, Pakistan) ,  Ahmed Aqsa (Department of Botany, University of Agriculture, Faisalabad 38000, Pakistan)
資料名： Diagnostics (Web)  (Diagnostics (Web))
巻： 10  号： 8  ページ： 518  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7173A  ISSN： 2075-4418  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究の目的は,X線,CTスキャン,およびMRI画像からの症状を検出することによって,膝骨疾患を診断するための深層学習と機械学習方法論に関する包括的研究を実施するために,MRI,CTスキャン,およびX線によって得る膝骨報告の系統的文献レビューを提供することであった。本研究は,膝の骨分野での研究を実施することを望む研究者を助けるであろう。比較系統的文献レビューを本研究の成果のために実施した。全部で32の論文を本研究でレビューした。6つの論文は,深い学習方法論による膝骨のX線から成り,5つの論文は,深い学習アプローチを使用する膝骨のMRIをカバーして,もう5つの論文は,深い学習技術によって膝骨のCTスキャンをカバーした。別の16論文は,膝骨のCTスキャン,X線,およびMRIを評価するための機械学習技術をカバーする。本研究は,将来の開発に使用できる各技術の精度を比較し,膝骨に関するCTスキャン,MRIおよびX線レポートのための深層学習方法論を比較した。将来,本研究は,X線,CTスキャン,および膝骨のMRI報告を情報検索およびビッグデータ技術と比較することにより強化する。結果は,深部学習技術が,疾患を診断するための膝骨のX線,MRI,およびCTスキャン画像に対して最良であることを示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 情報検索 ,  *学習 ,  NMRイメージング ,  *計算機トモグラフィー ,  *機械学習
準シソーラス用語： *学習方法 ,  ビッグデータ ,  機械学習技術 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 磁気共鳴イメージング(MRI) ,  CTスキャン ,  電磁放射(X線) ,  海綿骨(TB)

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (48件)：

• Ryzhkov, M.D. Knee Cartilage Segmentation Algorithms: A Critical Literature Review. Master’s Thesis, Utrecht University, Utrecht, The Netherlands, 2015.
• Senaras, C.; Gurcan, M.N. Deep learning for medical image analysis. J. Pathol. Inform. 2018, 9, 25.
• Erickson, B.J.; Korfiatis, P.; Akkus, Z.; Kline, T.L. Machine Learning for Medical Imaging. Radiographics 2017, 37, 505-515.
• Tiulpin, A.; Thevenot, J.; Rahtu, E.; Lehenkari, P.; Saarakkala, S. Automatic Knee Osteoarthritis Diagnosis from Plain Radiographs: A Deep Learning-Based Approach. Sci. Rep. 2018, 8, 1727.
• Kim, D.; Lee, J.; Yoon, J.S.; Lee, K.J.; Won, K. Development of automated 3D knee bone segmentation with inhomogeneity correction for deformable approach in magnetic resonance imaging. In Proceedings of the 2018 Conference on Research in Adaptive and Convergent Systems, Honolulu, HI, USA, 9-12 October 2018; pp. 285-290.

タイトルに関連する用語 (8件)： 深層学習 ,  機械学習 ,  方法論 ,  MRI ,  X線 ,  CTスキャン ,  報告 ,  系統的文献レビュー