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J-GLOBAL ID:202202260553774106   整理番号:22A1073860

協調機械学習(federated learning)による多施設人工知能モデル作成実証実験

The Feasibility Study of a Multi-facility Artificial Intelligence Model Built Using Federated Learning
著者 (15件):
資料名:
巻: 126  号:ページ: 421-435  発行年: 2022年04月10日 
JST資料番号: Z0666A  ISSN: 0029-0203  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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目的:医療画像を施設外へ持ち出さない協調機械学習(feder...
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分類 (3件):
分類
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眼の診断  ,  人工知能  ,  医用画像処理 
引用文献 (45件):
  • Gulshan V, Peng L, Coram M, Stumpe MC, Wu D, Narayanaswamy A, et al : Development and vali-dation of a deep learning algorithm for detection of diabetic retinopathy in retinal fundus photographs. JAMA 316: 2402-2410, 2016.
  • Li Z, He Y, Keel S, Meng W, Chang RT, He M : Efficacy of a deep learning system for detecting glaucomatous optic neuropathy based on color fun-dus photographs. Ophthalmology 125 : 1199-1206, 2018.
  • Ting DSW, Cheung CY, Lim G, Tan GSW, Quang ND, Gan A, et al : Development and validation of a deep learning system for diabetic retinopathy and related eye diseases using retinal images from mul-tiethnic populations with diabetes. JAMA 318 : 2211-2223, 2017.
  • Ohsugi H, Tabuchi H, Enno H, Ishitobi N : Accuracy of deep learning, a machine-learning technology, using ultra-wide-field fundus ophthalmoscopy for detecting rhegmatogenous retinal detachment. Sci Rep 7 : 9425, 2017.
  • Milea D, Najjar RP, Zhubo J, Ting D, Vasseneix C, Xu X, et al ; BOWSAI Group : Artificial intelli-gence to detect papilledema from ocular fundus photographs. N Engl J Med 382 : 1687-1695, 2020.
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