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J-GLOBAL ID：202202266226199637   整理番号：22A0494623

糖尿病性足潰瘍グランドチャレンジ2021:評価および要約【JST・京大機械翻訳】

Diabetic Foot Ulcer Grand Challenge 2021: Evaluation and Summary

著者 (7件)： Cassidy Bill (Department of Computing and Mathematics, Manchester Metropolitan University, Manchester, UK) ,  Kendrick Connah (Department of Computing and Mathematics, Manchester Metropolitan University, Manchester, UK) ,  Reeves Neil D. (Musculoskeletal Science and Sports Medicine, Manchester Metropolitan University, Manchester, UK) ,  Pappachan Joseph M. (Lancashire Teaching Hospitals NHS Foundation Trust, Preston, UK) ,  O’Shea Claire (Waikato District Health Board, Hamilton, New Zealand) ,  Armstrong David G. (Southwestern Academic Limb Salvage Alliance (SALSA), Department of Surgery, Keck School of Medicine, University of Southern California, Los Angeles, CA, USA) ,  Yap Moi Hoon (Department of Computing and Mathematics, Manchester Metropolitan University, Manchester, UK)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13183  ページ： 90-105  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 糖尿病性足潰瘍分類システムは,創傷感染(創傷内に存在する細菌)と,創傷治癒の治療と予測のための重要な臨床指標としての虚血(制限血液供給)の存在を使用する。糖尿病性足創傷内の感染と虚血を分類する自動化コンピュータ化法の使用を調べる研究は,公開利用可能なデータセットの不足と,存在するそれらの少数における重度のデータ不均衡により制限される。糖尿病足Ulcerチャレンジ2021は,訓練に用いた5,955,試験に用いた5955,および半教師つきおよび弱く監督された深層学習技術の開発を促進するための付加的3,994非標識パッチを含む,全部で15,683の糖尿病性足潰瘍パッチから成る,より実質的なデータセットを有する参加者を提供した。本論文は,糖尿病足Ulcerチャレンジ2021で使用される方法の評価を提供し,各ネットワークから得た結果を要約した。最良の性能ネットワークは,0.6307のマクロ平均F1スコアを持つトップ3モデルの結果のアンサンブルであった。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 自動化 ,  ネットワーク ,  細菌 ,  *糖尿病 ,  虚血 ,  創傷感染 ,  コンピュータ ,  創傷治癒
準シソーラス用語： 深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 代謝異常・栄養性疾患の治療  (GD05030F) ,  代謝異常・栄養性疾患一般  (GD05010J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 糖尿病性足潰瘍 ,  グランドチャレンジ ,  評価