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J-GLOBAL ID：202202223286459986   整理番号：22A0827769

エンドツーエンド自動核型化のための伝統的およびディープベース技術:レビュー【JST・京大機械翻訳】

Traditional and deep-based techniques for end-to-end automated karyotyping: A review

著者 (8件)： Remani Sathyan Remya (Department of Computer Science and Engineering, College of Engineering Attingal (IHRD), Thiruvananthapuram, Kerala, India) ,  Remani Sathyan Remya (Department of Electronics and Communication Engineering, College of Engineering Karunagappally (IHRD), Kollam, Kerala, India) ,  Remani Sathyan Remya (APJ Abdul Kalam Technological University, Kerala, India) ,  Chandrasekhara Menon Gopakumar (Department of Electronics and Communication Engineering, College of Engineering Karunagappally (IHRD), Kollam, Kerala, India) ,  Chandrasekhara Menon Gopakumar (APJ Abdul Kalam Technological University, Kerala, India) ,  S Hariharan (Department of Cancer Research, Regional Cancer Center, Thiruvananthapuram, Kerala, India) ,  Thampi Rakhi (Department of Electronics and Communication Engineering, College of Engineering Karunagappally (IHRD), Kollam, Kerala, India) ,  Duraisamy Jude Hemanth (Department of ECE, Karunya Institute of Technology and Sciences, Coimbatore, India)
資料名： Expert Systems  (Expert Systems)
巻： 39  号： 3  ページ： e12799  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0510A  ISSN： 0266-4720  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 細胞遺伝学的の分野において,中期画像からの染色体画像解析または核型分析は,異なる遺伝的疾患および癌の診断,予後および治療評価において,不可欠な役割を果す。本論文は,自動核型分類システム(AKSs)の設計において利用される,異なる伝統的および深いベース技術に関する包括的レビューである。このレビューによって,連続多段階アプローチをポートするエンドツーエンド自動化核型システム(EEAKS)の設計のための詳細な方法論を提案した。EEAKSにおけるすべての段階に関連した方法を,最新の文献の状態を調査することによって系統的に調査した。過去の研究に取り込まれたデータセットと性能測度を調査した。過去30年間にわたって多数の方法が提案されてきたが,完全に自動化されたフレームワークはまだ認識されていない。この研究からの推論は,様々な伝統的画像処理戦略が前処理とセグメンテーションのために利用されるが,機械学習技術が分類目的にのみ使用されることを示す。従来の分類器では,ピーク性能がサポートベクトルマシンによって与えられる場合でも,人工ニューラルネットワークは一般的に利用される。しかし,コンピュータビジョンにおける最近の韻律的ブレークスルーのため,深層ニューラルネットワークは自動システムの開発のために次第に利用されている。深いニューラルネットワークは,EEAKSの前処理段階の現実においてまだ調査されていない。しかし,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく限られた数の方法が,他のすべての段階で利用される。本レビューは,EEAKSの設計のためのハイブリッドCNNを推薦し,その中で,すべてのステージをサブCNNによって自動化できる。十分なデータセットを生成するための方法論もここで論じ,ここではこの分野におけるさらなる研究に必要とした。本論文は,完全に自動化されたエンドツーエンド核型分類システムの開発のための将来の研究方向によって結論を下した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 自動化 ,  セグメンテーション ,  ニューラルネットワーク ,  *レビュー ,  遺伝 ,  染色体 ,  画像 ,  *エンドツーエンド方式 ,  予後 ,  画像分析 ,  コンピュータビジョン ,  ポート ,  *核型 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (9件)： AKS ,  自動核型化システム ,  染色体画像解析 ,  CNN ,  コンピュータビジョン ,  畳込みニューラルネットワーク ,  深層ニューラルネットワーク ,  DNN ,  中期

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (3件)： エンドツーエンド ,  核型 ,  レビュー