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J-GLOBAL ID：202102264770929081   整理番号：21A1250252

機械学習の前立腺癌MRIへの応用【JST・京大機械翻訳】

Applications of machine learning in prostate cancer magnetic resonance imaging

著者 (4件)： Zhao Jingshi (哈爾浜医科大学附属第四医院医学影像科,黒竜江 哈爾浜 150001) ,  Ma Linying (哈爾浜医科大学附属第四医院医学影像科,黒竜江 哈爾浜 150001) ,  Si Nuo (哈爾浜医科大学附属第四医院医学影像科,黒竜江 哈爾浜 150001) ,  Sarik Raj Panthee (哈爾浜医科大学附属第四医院医学影像科,黒竜江 哈爾浜 150001)
資料名： Shiyong Fangshexue Zazhi  (Shiyong Fangshexue Zazhi)
巻： 37  号： 1  ページ： 145-148  発行年： 2021年 
JST資料番号： C2467A  ISSN： 1002-1671  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： 前立腺癌(prostatecancer、PCa)は男性の人群の中で最も発病率の高い癌であり、男性の癌死因の第2位である[1]。PCaは発病が隠し、しかも腫瘍細胞は局部の浸潤或いは遠隔転移が発生しやすく、病状の進展は比較的に速いため、早期診断と即時治療はPCa患者に対して比較的に多い積極的な意義がある[2]。MRIは既に成熟した、非侵襲的な映像検査技術であり、前立腺組織構造及び周囲組織に対する良好な表示能力により、PCaの診断において、重要な地位を占めている[3-4]。しかし、データ科学の発展に伴い、機械学習(machinelearning、ML)の前立腺イメージングにおける応用は医学従事者の広範な関心を引き起こした。本論文では、近年のMLにおける腺体分割、PCa検出及び病変侵襲性評価に関する各種方法について総説した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 組織構造 ,  腫瘍細胞 ,  *前立腺 ,  画像処理 ,  男性 ,  映像 ,  *前立腺腫瘍 ,  早期診断 ,  *機械学習 ,  死因
準シソーラス用語： 非侵襲 ,  遠隔転移 ,  侵襲性 ,  データサイエンス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 腫ようの診断  (GE03020J) ,  放射線を利用した診断  (GC04020K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 機械学習 ,  前立腺癌 ,  MRI ,  応用