文献

J-GLOBAL ID：202202273701460481   整理番号：22A1165070

脳腫瘍とその診断画像スペクトルの間の技術的コヒーレンスのレビュー【JST・京大機械翻訳】

A Review of Technical Coherence between Brain Tumors and their Diagnostic Imaging Spectra

著者 (6件)： Nekkanti Chandini (V R Siddhartha Engineering College,Dept of ECE,Vijayawada,Andhra Pradesh,India) ,  Venkata Ratna Prabha K (V R Siddhartha Engineering College,Dept of ECE,Vijayawada,Andhra Pradesh,India) ,  Korabathina Anupama (V R Siddhartha Engineering College,Dept of ECE,Vijayawada,Andhra Pradesh,India) ,  Guddanti Sathya Sai (V R Siddhartha Engineering College,Dept of ECE,Vijayawada,Andhra Pradesh,India) ,  Vallabhaneni Lakshmi Teja (V R Siddhartha Engineering College,Dept of ECE,Vijayawada,Andhra Pradesh,India) ,  Ramesh P (Dr. S&NS Institute of Dental Sciences,Dept of Conservative Dentistry and Endodontics,Chinoutpalli,Andhra Pradesh,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICEARS  ページ： 1006-1014  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 文献レビュー  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年,脳腫瘍の早期同定が研究の主要な話題となっている。初期治療に対する腫瘍の早期検出は,犠牲者寿命の尤度を高める。事前の腫瘍同定のための磁気共鳴映像法(MRI)は,計算システムへの大量の画像入力のために,高い計算オーバヘッドの議論がある。その結果,有意な遅れとシステム効率の低下があった。結果として,より高速で正確な計算のためのデータを正確にセグメント化し,表現できる,より高度な検出システムの需要は,近年,成長している。最近の文献において,より良い学習と処理に基づく脳腫瘍検出のための新しい方法論を提案した。本研究は,脳腫瘍の迅速同定と診断のためのMRI計算の分野における最近の進展の簡単な概観を提供し,表現,セグメンテーション,および新規画像処理と人工知能(AI)法の応用を含む。脳腫瘍の検出におけるコンピュータ支援診断のための既存のシステムの利点,限界および展望と同様に,脳腫瘍検出コンピュータ化における現在の傾向を考察した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *コヒーレンス ,  計算機システム ,  セグメンテーション ,  計算機診断 ,  *腫瘍 ,  *脳腫瘍 ,  画像処理 ,  *スペクトル ,  人工知能 ,  NMRイメージング ,  コンピュータ
準シソーラス用語： オーバヘッド ,  尤度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E) ,  符号理論  (ND02030R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

タイトルに関連する用語 (5件)： 脳腫瘍 ,  診断画像 ,  スペクトル ,  コヒーレンス ,  レビュー