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J-GLOBAL ID：202202216032964462   整理番号：22A0559915

医療診断のための胸部X線異常物体検出と分類フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Chest X-Ray Anomalous Object Detection and Classification Framework for Medical Diagnosis

著者 (3件)： Janjua Jamshaid Iqbal (Al-Khawarizmi Institute of Computer Science (KICS), University of Engineering & Technology (UET)) ,  Khan Tahir Abbas (National College of Business Administration & Economics (NCBAE),School of Computer Sciences,Lahore,Pakistan) ,  Nadeem Mehwish (Al-Khawarizmi Institute of Computer Science (KICS), University of Engineering & Technology (UET))
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICOIN  ページ： 158-163  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 知的診断システムに関連した説明知能の開発は医学科学において重要である。本論文は,胸部X線(CXR)データセットからのマルチモーダル放射線診断のデータに構築された一般的胸部肺疾患の診断における人工知能の方法とモデルの適用のための方法を提供する。物体検出と分類のための提案フレームワークは,ファジィで動力をつけた深い機械学習方式に基づいている。データ処理,物体検出および分類の観点から,その使用の人工知能および方向を考察した。診断データの知的処理の段階を論じた。画像の予備処理,画像セグメンテーションは,それらが悪性または良性であるかどうかを決定するために,調査した診断対象とこれらの物体の分類を強調する。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 前処理 ,  *人工知能 ,  データ処理 ,  多モード ,  曖昧さ ,  肺疾患 ,  機械学習
準シソーラス用語： *胸部X線撮影 ,  放射線診断 ,  画像セグメンテーション ,  *物体検出 ,  診断システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 医療診断 ,  胸部X線異常 ,  物体検出 ,  分類 ,  フレームワーク