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J-GLOBAL ID：202202224876765152   整理番号：22A0570392

深層学習を用いたCOVID-19流行解析と診断: 系統的レビューと未来の方向【JST・京大機械翻訳】

The COVID-19 epidemic analysis and diagnosis using deep learning: A systematic literature review and future directions

著者 (4件)： Heidari Arash (Department of Computer Engineering, Shabestar Branch, Islamic Azad University, Shabestar, Iran) ,  Jafari Navimipour Nima (Future Technology Research Center, National Yunlin University of Science and Technology, Douliou, Yunlin, Taiwan) ,  Unal Mehmet (Department of Computer Engineering, Nisantasi University, Istanbul, Turkey) ,  Toumaj Shiva (Urmia University of Medical Sciences, Urmia, Iran)
資料名： Computers in Biology and Medicine  (Computers in Biology and Medicine)
巻： 141  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0858A  ISSN： 0010-4825  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 2019年12月以来,COVID-19発生は無数の死亡をもたらし,ヒト存在の全てのファセットを害した。COVID-19は世界保健機関(WHO)によって流行しており,特に弱い健康システムを有する人々のほとんど全ての国に多大な負担を置いている。しかしながら,深部学習(DL)は,甲状腺診断,肺結節認識,胎児局在性および糖尿病性網膜症の検出を含む,医学分野におけるいくつかの応用および多くの種類の検出応用に適用されている。さらに,磁気共鳴映像法(MRI),X線,およびコンピュータ断層撮影(CT)のような様々な臨床イメージング源は,DLをCOVID-19の流行に取り組むための完全な技術にする。この事実に触発されて,かなりの量の研究がなされてきた。本研究では,系統的文献レビュー(SLR)を用いて,関連する研究からの発見,評価,および統合の知見を得た。また,COVID-19で使用されるDL技術は,Long Short Term記憶ネットワーク(LSTM),自己組織化マップ(SOM),従来のニューラルネットワーク(CNN),Generative Adversarial Network(GANs),Reカレントニューラルネットワーク(RNNs),Autoencoders,およびハイブリッドアプローチとして7つの主な明確なカテゴリーに分類された。次に,COVID-19による健康問題に対するDL技術と応用に関連した最新の研究を強調した。さらに,COVID-19のためのDL実装に関連した多くの問題と問題について取り組んでおり,それは将来における罹患率と災害制御を制御するより多くの調査を刺激することが予想される。発見に従って,ほとんどの論文を,精度,遅延,ロバスト性,およびスケーラビリティなどの特性を用いて評価した。一方,他の特徴は,セキュリティと収束時間のような未利用である。Pythonはまた,論文で最も一般的に使用される言語であり,時間の75%を占める。調査によると,応用の37.83%は,患者の胸部CT/胸部X線画像を同定した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： X線 ,  *学習 ,  言語 ,  ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  甲状腺 ,  胎児 ,  ヒト ,  画像処理 ,  ファセット ,  NMRイメージング ,  肺疾患 ,  X線CT ,  *機械学習 ,  自己組織化特徴マップ
準シソーラス用語： 胸部CT ,  肺結節 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 人工知能 ,  COVID-19 ,  深層学習 ,  ニューラルネットワーク ,  流行

分類 (2件)： 腫ようの診断  (GE03020J) ,  放射線を利用した診断  (GC04020K)

タイトルに関連する用語 (6件)： 深層学習 ,  流行 ,  解析 ,  診断 ,  系統的レビュー ,  未来