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J-GLOBAL ID：202102270682670582   整理番号：21A0803675

診断血液病理学における人工知能とデジタル顕微鏡応用【JST・京大機械翻訳】

Artificial Intelligence and Digital Microscopy Applications in Diagnostic Hematopathology

著者 (2件)： Achi Hanadi El (Department of Pathology and Laboratory Medicine, The University of Texas Health Science Center at Houston, Houston, TX 77030, USA) ,  Khoury Joseph D. (Department of Hematopathology, The University of Texas MD Anderson Cancer Center, Houston, TX 77030, USA)
資料名： Cancers (Web)  (Cancers (Web))
巻： 12  号： 4  ページ： 797  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7153A  ISSN： 2072-6694  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： ディジタル病理学は,組織学的情報の取得,評価,記憶,および携帯性を容易にするために,洗練されたコンピュータ化技術を用いて,組織学ガラススライドをディジタル画像に変換するプロセスである。その性質により,アナログ組織学データのディジタル化は,深い学習/人工知能(DL/AI)技術を用いて解析に対応できる。デジタル病理学データへのDL/AIの応用は,使用事例の範囲および臨床環境におけるこのような応用を展開するための調節フレームワークが初期段階で残っているとしても,有望である。全身および癌における組織学的異常を検出する全スライド画像およびDL/AIを用いた最近の研究は,有望な結果を示している。本レビューにおいて,著者らは,診断血液学における使用とリンパ増殖性疾患の評価を意図したこれらの新興技術に焦点を当てた。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： 学習 ,  白血病 ,  スライド ,  アナログ系 ,  *人工知能 ,  ディジタル方式 ,  ディジタル画像 ,  携帯型 ,  コンピュータ
準シソーラス用語： 血液学 ,  ディジタル化 ,  *ディジタルマイクロスコープ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： デジタル病理学 ,  人工知能 ,  白血病 ,  リンパ腫 ,  血液病理学

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  病理検査  (GC02040S)

引用文献 (64件)：

• Gurcan, M.N.; Boucheron, L.E.; Can, A.; Madabhushi, A.; Rajpoot, N.M.; Yener, B. Histopathological image analysis: A review. IEEE Rev. Biomed. Eng. 2009, 2, 147-171.
• Razzak, M.I.; Naz, S.; Zaib, A. Deep learning for medical image processing: Overview, challenges and the future. In Classification in BioApps: Automation of Decision Making Cham; Dey, N., Ashour, A.S., Borra, S., Eds.; Springer: New York, NY, USA, 2018; pp. 323-350.
• Janowczyk, A.; Madabhushi, A. Deep learning for digital pathology image analysis: A comprehensive tutorial with selected use cases. J. Pathol. Inform. 2016, 7, 29.
• Mayer, H.; Gomez, F.; Wierstra, D.; Nagy, I.; Knoll, A.; Schmidhuber, J.A. System for Robotic Heart Surgery that Learns to Tie Knots Using Recurrent Neural Networks. J. Adv. Robot. 2006, 22, 1521-1537.
• Schulman, J.; Ho, J.; Lee, C.; Abbeel, P. Learning from Demonstrations Through the Use of Non-rigid Registration; Springer: New York, NY, USA, 2016; pp. 339-354.

タイトルに関連する用語 (5件)： 診断 ,  血液病理学 ,  人工知能 ,  デジタル顕微鏡 ,  応用