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J-GLOBAL ID：202202238371517361   整理番号：22A0329703

医療画像処理とCOVID-19: 文献レビューと計量書誌学的分析【JST・京大機械翻訳】

Medical image processing and COVID-19: A literature review and bibliometric analysis

著者 (9件)： Abumalloh Rabab Ali (Computer Department, Applied College, Imam Abdulrahman Bin Faisal University, P.O. Box. 1982, Dammam, Saudi Arabia) ,  Nilashi Mehrbakhsh (Centre for Global Sustainability Studies (CGSS), Universiti Sains Malaysia, 11800, USM Penang, Malaysia) ,  Yousoof Ismail Muhammed (Department of MIS, Dhofar University, Oman) ,  Alhargan Ashwaq (Computer Science Department, College of Computing and Informatics, Saudi Electronic University, Saudi Arabia) ,  Alghamdi Abdullah (Information Systems Dept., College of Computer Science and Information Systems, Najran University, Najran, Saudi Arabia) ,  Alzahrani Ahmed Omar (College of Computer Science and Engineering, University of Jeddah, 21959 Jeddah, Saudi Arabia) ,  Saraireh Linah (Management Information System Department, College of Business, Imam Abdulrahman Bin Faisal University, P.O. Box 1982, Dammam, Saudi Arabia) ,  Osman Reem (Computer Department, Applied College, Imam Abdulrahman Bin Faisal University, P.O. Box. 1982, Dammam, Saudi Arabia) ,  Asadi Shahla (Centre of Software Technology and Management, Faculty of Information Science and Technology, Universiti Kebangsaan Malaysia, 43600 Bangi, Selangor, Malaysia)
資料名： Journal of Infection and Public Health  (Journal of Infection and Public Health)
巻： 15  号： 1  ページ： 75-93  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3388A  ISSN： 1876-0341  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： COVID-19危機は,前例のないおよび成長圧力の下で世界中の医療システムを配置している。医用画像処理は,疾患の診断,治療および早期検出を助けることができる。それは,COVID-19危機と戦うために適用された現代技術の1つと考えられている。いくつかの人工知能,機械学習,および深層学習技術が,COVID-19疾患との関連で医用画像処理に展開されているが,この分野における公表された研究の系統的文献レビューと分類を考慮した研究は不足している。系統的レビューは,証拠に基づく実用的および理論的洞察を提示するための事前決定研究目標に取り組むための研究成果を位置づけ,評価し,解釈する。本研究の主目的は,COVID-19危機の文脈における医用画像処理の配備方法の文献レビューを提示することである。これを念頭に置いて,信頼できるデータベースで利用可能な研究を検索,研究,評価し,合成した。文献の徹底的なレビューに基づいて,本研究は3つの多層折りたたみ,すなわちデータ収集と記述,画像処理の主要段階,および評価計量を概観する概念マップを構造化する。主研究テーマを各折畳みで詳しく説明し,研究者が研究者に対する研究経路を推薦するのを可能にした。このレビューの結果は,いくつかの方法がCOVID-19の診断と検出に関連する画像を分類するために採用されることを強調した。採用した方法は,精度,コストおよび検出速度に関して有望な結果を示した。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： 検出 ,  データベース ,  評価 ,  研究 ,  *画像処理 ,  *文献展望 ,  折畳み ,  人工知能 ,  *医用画像 ,  データ収集 ,  機械学習 ,  システマティックレビュー
準シソーラス用語： 医療システム ,  医用画像処理 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： COVID-19 ,  画像処理 ,  深層学習 ,  機械学習 ,  医用画像

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (3件)： 医療画像 ,  文献レビュー ,  計量書誌学的分析