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J-GLOBAL ID：202102232019668087   整理番号：21A0442755

転移学習に基づく副甲状腺機能亢進症の認識【JST・京大機械翻訳】

Recognition of Hyperparathyroidism based on Transfer Learning

著者 (6件)： Chen Jiabo (Beijing University of Chemical Technology,College of Information Science & Technology,Beijing,China) ,  Guo Qing (Beijing University of Chemical Technology,College of Information Science & Technology,Beijing,China) ,  Jiang Zixun (Beijing University of Chemical Technology,College of Information Science & Technology,Beijing,China) ,  Wang Huaqing (Beijing University of Chemical Technology,College of Mechanical & Electrical Engineering,Beijing,China) ,  Yu Mingan (China-Japan Friendship Hospital,Department of Interventional Ultrasound,Beijing,China) ,  Wei Ying (China-Japan Friendship Hospital,Department of Interventional Ultrasound,Beijing,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： BIBM  ページ： 2959-2961  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 副甲状腺機能亢進症(HPT)は,副甲状腺が多すぎる副甲状腺ホルモン(PTH)を産生する障害であり,低カルシウム血症性痙攣,心筋症,高血圧および他の疾患につながる可能性があり,ある種の重症条件下で患者の生命を脅かす。HPTは,通常,多様な症状を伴う多発性かつ異所性であるので,HPTの診断および位置は,高齢放射線科医にとってさえ困難な作業である。移動学習ベースのコンピュータ支援診断(CAD)方式を,本論文においてHPTの自動認識のために提案した。輝度モード超音波画像のデータセットを,HPT認識のために開発し,それは,通常,高齢者放射線科医によって注釈付けされた。HPTデータセット上で様々なコンピュータビジョンアルゴリズムを用いてHPT認識を取り上げ,すべてのアルゴリズムに対して優れた性能を得た。実験結果は,データセットがHPTの診断を支援するのに有効であることを証明した。Copyright 2021 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： アルゴリズム ,  *学習 ,  輝度 ,  計算機診断 ,  痙攣 ,  高血圧症 ,  *副甲状腺 ,  副甲状腺ホルモン ,  低カルシウム血症 ,  超音波画像 ,  コンピュータビジョン ,  *副甲状腺機能亢進症 ,  心筋症
準シソーラス用語： 自動認識 ,  *転移学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 転移学習 ,  副甲状腺機能亢進症