肺癌診断のための深層学習アプリケーション:系統的レビュー【JST・京大機械翻訳】

Hosseini Hesamoddin; Monsefi Reza; Shadroo Shabnam

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202203025808811 整理番号：22P0022464

肺癌診断のための深層学習アプリケーション:系統的レビュー【JST・京大機械翻訳】

Deep Learning Applications for Lung Cancer Diagnosis: A systematic review

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発行年： 2022年01月01日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月01日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

肺癌は近年最も流行している疾患の一つである。この分野の研究によれば,200,000以上の事例がUSで毎年同定された。肺細胞の非制御増殖と成長は悪性腫瘍形成をもたらす。最近,深層学習アルゴリズム,特に畳込みニューラルネットワーク(CNN)は,疾患を自動的に診断する優れた方法になった。本論文の目的は,早期肺癌の診断において異なる精度と感度をもたらす異なるモデルをレビューし,この分野における医師と研究者を助けることである。本研究の主目的は,深部学習に基づく肺癌に存在する課題を同定することである。調査は,2016年から2021年までの分野における32の会議とジャーナル論文をレビューするために,規則的マッピングと文献レビューを組み合わせて系統的に書かれた。論文を分析,レビュー後,論文で提起された疑問を回答した。本研究は,関連論文と系統的書込みの完全なレビューのために,この分野における他のレビュー論文より優れていた。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , 呼吸器の腫よう

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