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J-GLOBAL ID：202102290141251483   整理番号：21A0615287

肺炎分類と可視化のための転移学習法【JST・京大機械翻訳】

A Transfer Learning Method for Pneumonia Classification and Visualization

著者 (4件)： Lujan-Garcia Juan Eduardo (Centro de Investigacion en Computacion, Instituto Politecnico Nacional, Mexico City 07700, Mexico) ,  Yanez-Marquez Cornelio (Centro de Investigacion en Computacion, Instituto Politecnico Nacional, Mexico City 07700, Mexico) ,  Villuendas-Rey Yenny (Centro de Innovacion y Desarrollo Tecnologico en Computo, Instituto Politecnico Nacional, Mexico City 07700, Mexico) ,  Camacho-Nieto Oscar (Centro de Innovacion y Desarrollo Tecnologico en Computo, Instituto Politecnico Nacional, Mexico City 07700, Mexico)
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 10  号： 8  ページ： 2908  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7135A  ISSN： 2076-3417  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 肺炎は,肺に影響を及ぼす感染症であり,5歳未満の子供における死因の1つである。胸部X線画像技術は,肺炎を診断するために最も使用される1つである。医用画像の自動分類によるコンピュータ支援診断を提供するために,いくつかの機械学習アルゴリズムを成功裏に使用した。注目すべき結果のために,他の間で,損傷や脳異常の分類のようなコンピュータ視覚タスクで広く使われている畳込みニューラルネットワーク(Deep Learningに基づくモデル)は,スタンドアウトする。本論文では,3883の胸部X線画像と正常としてラベル付けされた1349の描写された3883の胸部X線画像を自動的に分類する移動学習法を提示する。提案方法は,初期化としてImageNetに関するX知覚ネットワーク事前訓練重みを使用する。本モデルは最先端の提案に関して競合する。他のモデルとの比較を行うために,4つのよく知られた性能尺度を用い,以下の結果を得た:精度(0.84),再現(0.99),F1スコア(0.91)およびROC曲線下面積(0.97)。これらの肯定的な結果は,装置と専門の放射線科医が不足している国で有用な代替として提案を考察できる。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： 畳込み ,  *学習 ,  自動分類 ,  ネットワーク ,  計算機診断 ,  *肺炎 ,  *可視化 ,  感染症 ,  子供 ,  医用画像 ,  コンピュータビジョン ,  死因
準シソーラス用語： 胸部X線画像 ,  *転移学習 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 伝達学習 ,  肺炎 ,  分類 ,  X線 ,  畳込み ,  深層学習

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  医用画像処理  (JE04020T)

引用文献 (49件)：

• Mahomed, N.; van Ginneken, B.; Philipsen, R.H.; Melendez, J.; Moore, D.P.; Moodley, H.; Sewchuran, T.; Mathew, D.; Madhi, S.A. Computer-aided diagnosis for World Health Organization-defined chest radiograph primary-endpoint pneumonia in children. Pediatr. Radiol. 2020, 50, 482-491.
• Doi, K. Computer-Aided Diagnosis in Medical Imaging: Historical review, current status and future potential. Comput. Med. Imaging Graph. 2007, 31, 198-211.
• Suetens, P. Fundamentals of Medical Imaging, 2nd ed.; Cambridge University Press: New York, NY, USA, 2009; pp. 14-32.
• Aliyu, G.; El-Kamary, S.S.; Abimiku, A.L.; Hungerford, L.; Obasanya, J.; Blattner, W. Cost-effectiveness of point-of-care digital chest-x-ray in HIV patients with pulmonary mycobacterial infections in Nigeria. BMC Infect. Dis. 2014, 14, 675.
• Sutton, D. Textbook of Radiology and Imaging, 7th ed.; Churchill Livingstone Elsevier: London, UK, 2003; pp. 131-135.

タイトルに関連する用語 (4件)： 肺炎 ,  分類 ,  可視化 ,  転移学習