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J-GLOBAL ID：202202228544087152   整理番号：22A0313174

筋骨格腫瘍学に適用した人工知能:系統的レビュー【JST・京大機械翻訳】

Artificial intelligence applied to musculoskeletal oncology: a systematic review

著者 (9件)： Li Matthew D. (Division of Musculoskeletal Imaging and Intervention, Department of Radiology, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, Boston, MA, USA) ,  Li Matthew D. (Athinoula A. Martinos Center for Biomedical Imaging, Department of Radiology, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, Boston, MA, USA) ,  Ahmed Syed Rakin (Athinoula A. Martinos Center for Biomedical Imaging, Department of Radiology, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, Boston, MA, USA) ,  Ahmed Syed Rakin (Harvard Medical School, Harvard Graduate Program in Biophysics, Harvard University, Cambridge, MA, USA) ,  Ahmed Syed Rakin (Geisel School of Medicine At Dartmouth, Dartmouth College, Hanover, NH, USA) ,  Choy Edwin (Division of Hematology Oncology, Department of Medicine, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, Boston, MA, USA) ,  Lozano-Calderon Santiago A. (Department of Orthopedic Surgery, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, Boston, MA, USA) ,  Kalpathy-Cramer Jayashree (Athinoula A. Martinos Center for Biomedical Imaging, Department of Radiology, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, Boston, MA, USA) ,  Chang Connie Y. (Division of Musculoskeletal Imaging and Intervention, Department of Radiology, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, Boston, MA, USA)
資料名： Skeletal Radiology  (Skeletal Radiology)
巻： 51  号： 2  ページ： 245-256  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4948A  ISSN： 0364-2348  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人工知能の発達は筋骨格腫瘍患者のケアを改善する可能性がある。原発性および転移性腫瘍の両方を含む筋骨格腫瘍学に適用された人工知能の最新状態を同定し,放射線医学,核医学,病理学,臨床研究および分子生物学文献を横断して,発表された科学文献の系統的レビューを行った。この検索を通して,252のプライマリ研究論文を同定し,そのうち58は深層学習を使用し,194は他の機械学習技術を使用した。深部学習を含む関節は,骨シンチグラフィー,病理組織学,および放射線学的イメージングを含む。他の機械学習技術を含む記事は,医療記録を用いたトランスクリプトミクス解析,ラジノミクス,および臨床結果予測モデルを含む。これらの論文は,骨転移定量化のための自動骨スキャン指数以外の概念実証研究を示し,それはいくつかの領域における臨床ワークフローに翻訳された。この文献を系統的にレビューし,議論し,学際的協調の機会を強調し,研究注意の相対的不足で潜在的に臨床的に有用な話題を同定した。筋骨格腫瘍学は本質的に学際的な分野であり,将来の研究は,臨床,イメージング,および分子データセットを横断して,ノイズのあるサイロデータを統合および合成する必要がある。協調のためのデータインフラストラクチャの構築は,筋骨格腫瘍学において実際に有用な人工知能を作るための進歩を加速するのに役立つであろう。Copyright ISS 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  学習 ,  *腫瘍 ,  画像処理 ,  *人工知能 ,  分子生物学 ,  放射線医学 ,  インフラストラクチャー ,  病理学 ,  骨シンチグラフィー ,  機械学習 ,  ワークフロー ,  予測モデル
準シソーラス用語： 核医学 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 人工知能 ,  深層学習 ,  機械学習 ,  筋骨格腫瘍学 ,  放射線医学 ,  病理学 ,  整形外科腫瘍学 ,  放射線腫瘍学

分類 (4件)： 運動器系の腫よう  (GG04000A) ,  腫ようの化学・生化学・病理学  (GE02030N) ,  泌尿生殖器の腫よう  (GM04000S) ,  腫ようの診断  (GE03020J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 腫瘍学 ,  人工知能 ,  系統的レビュー