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J-GLOBAL ID：202202244797371652   整理番号：22A0994062

肺結核画像診断における深さ学習の応用【JST・京大機械翻訳】

Application of deep learning in pulmonary tuberculosis imaging diagnosis

著者 (2件)： Wu Jian (首都医科大学附属北京胸科医院影像科,北京101149;陜西省結核病防治院/陜西省第五人民医院功能科,西安710100) ,  Hou Dailun (首都医科大学附属北京胸科医院影像科,北京101149)
資料名： Zhongguo Fang Lao Zazhi  (Zhongguo Fang Lao Zazhi)
巻： 44  号： 1  ページ： 91-94  発行年： 2022年 
JST資料番号： C3680A  ISSN： 1000-6621  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 肺結核の画像学的形態はしばしば多様性を呈するため、どのように肺結核を鑑別診断するかは、従来の画像学研究の重点と難点である。近年、深さ学習は補助画像診断において急速に発展した。深さ学習は大量の画像データ中の複雑なパターンを認識でき、医師の診断精度と仕事効率を大幅に向上できる。筆者は画像診断及び肺結核画像診断における深さ学習の応用、不足及び展望について総説する。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データ ,  *肺結核 ,  鑑別診断 ,  *画像診断
準シソーラス用語： 画像データ ,  診断精度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 呼吸器の腫よう  (GI04000G) ,  呼吸器の診断  (GI02000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 肺結核 ,  画像診断 ,  学習 ,  応用