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J-GLOBAL ID：202102240496098336   整理番号：21A0398857

人工知能分散テンソルイメージング応用の進展【JST・京大機械翻訳】

Application progresses of diffusion tensor imaging based on artificial intelligence

著者 (3件)： Sheng Zhaoyou (武漢科技大学机械自動化学院,湖北武漢430081;武漢科技大学附属普仁医院医学創新与転化研究所,湖北武漢430081) ,  Jiang Guozhang (武漢科技大学机械自動化学院,湖北武漢430081;武漢科技大学附属普仁医院医学創新与転化研究所,湖北武漢430081) ,  Liu Rong (武漢科技大学附属普仁医院医学創新与転化研究所,湖北武漢430081;武漢科技大学附属普仁医院骨科,湖北武漢430081)
資料名： Zhongguo Yixue Yingxiang Jishu  (Zhongguo Yixue Yingxiang Jishu)
巻： 36  号： 10  ページ： 1563-1566  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2235A  ISSN： 1003-3289  CODEN： ZYYJEI  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： 拡散テンソル画像(DTI)は、脳のミクロ構造を非侵襲的に観察できる画像学的方法であり、そのデータは豊富かつ複雑であり、分析過程の時間がかかることが多い。人工知能(AI)に基づく方法は,DTIにおける特徴を自動的に抽出して,冗長な特徴を取り除くことができて,DTIデータの効率性と精度を改善して,より多くの映像学的な証拠を提供した。本論文ではAIに基づくDTI応用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： 冗長性 ,  *人工知能 ,  映像

分類 (2件)： 神経系の診断  (GN02000H) ,  放射線を利用した診断  (GC04020K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 人工知能 ,  テンソル ,  イメージング ,  応用 ,  進展