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J-GLOBAL ID：202102266687891134   整理番号：21A2590997

肺結節を含む放射線画像のスクリーニング【JST・京大機械翻訳】

Screening of Radiological Images Suspected of Containing Lung Nodules

著者 (3件)： Pedro Acenero Eixarch Raul (Jaume I University, Spain) ,  Diaz-Usechi Laplaza Raul (Hospital General de Castellon, Spain) ,  Berlanga Llavori Rafael (Jaume I University, Spain)
資料名： International Journal of Computer Vision and Image Processing  (International Journal of Computer Vision and Image Processing)
巻： 12  号： 1  ページ： 1-12  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3913A  ISSN： 2155-6997  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： 本論文では,肺結節の早期検出のための病院において生成された大きな放射線画像ストリームのスクリーニングに関する研究を提示した。文献における最も難しい分類タスクの1つとして,著者らの目的は,最先端の分類器が,臨床医によって検査される出力ストリームにおいてできるだけ多くのポジティブケースを保つために,画像ストリームをいかにスクリーニングできるかを測定することである。ベースニューラルネットワークとしてResNet-152を常に採り,異なる情報源から異なる画像解像度と訓練データセットを用いていくつかの実験を行った。既存のデータセット上の結果は,肺炎のような他の疾患とは逆に,小結節の検出は,X線写真のみを使用するとき,困難な作業である。実際,臨床医による最終診断は通常,コンピュータトモグラフィのようなより正確な画像で行われる。Copyright 2021 IGI Global All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： X線写真 ,  情報源 ,  *放射線 ,  ニューラルネットワーク ,  肺炎 ,  *放射線画像 ,  *スクリーニング ,  計算機トモグラフィー
準シソーラス用語： 訓練データ ,  臨床医 ,  *肺結節 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 深層学習 ,  画像分類 ,  患者スクリーニング ,  放射線医学

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  呼吸器の診断  (GI02000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 肺結節 ,  放射線画像 ,  スクリーニング