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J-GLOBAL ID：202202271854806839   整理番号：22A0826904

医療・介護・福祉分野におけるスマート化・システム化 CT画像を用いた脂肪量測定の深層学習による改良

著者 (4件)： 三井正 (新居浜工高専) ,  井手上凌 (NSD) ,  平野雅嗣 (明石工高専) ,  山崎克人 (栄宏会 小野病院)
資料名： システム/制御/情報  (システム制御情報学会誌)
巻： 66  号： 3  ページ： 97-100  発行年： 2022年03月15日 
JST資料番号： G0902A  ISSN： 0916-1600  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・X線CT画像に対する脂肪量測定ソフトウェア適用による脂肪分...

シソーラス用語： *X線CT ,...
準シソーラス用語： ROC ,...

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分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

引用文献 (9件)：

• [1] The National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases: Type 2 Diabetes; https://www.niddk.nih.gov/health-information/diabetes/overview/what-is-diabetes/type-2-diabetes
• [2] J. M. Chan, E. B. Rimm, G. A. Colditz, M. J. Stampfer and W. C. Willett: Obesity, fat distribution, and weight gain as risk factors for clinical diabetes in men; Diabetes Care, Vol. 17, No. 9, pp. 961-969 (1994)
• [3] Y. J. Kim, J. W. Park, J. W. Kim, C. S. Park, J. P. S. Gonzalez, S. H. Lee, K. G. Kim and J. H. Oh: Computerized automated quantification of subcutaneous and visceral adipose tissue from computed tomography scans: development and validation study; JMIR Med Inform, Vol. 4, No. 1, e2 (2016)
• [4] Y. Wang, Y. Qiu, T. Thai, K. Moore, H. Liu and B. Zheng: A two-step convolutional neural network based computer-aided detection scheme for automatically segmenting adipose tissue volume depicting on CT images; Computer Methods and Programs in Biomedicine, Vol. 144, pp. 97-104 (2017)
• [5] R. Ideue, M. Hirano and K. Yamasaki: Improved method to determine fat volume using CT images; 日本医用画像工学会大会予稿集 (CD-ROM), Vol. 37, pp. 411-414 (2018)

タイトルに関連する用語 (7件)： 医療 ,  介護 ,  福祉 ,  システム化 ,  CT画像 ,  脂肪量 ,  深層学習