文献

J-GLOBAL ID：202202274710819308   整理番号：22A0447073

皮膚腫瘍学における無構造色素沈着Areasを認識するモデル【JST・京大機械翻訳】

A Model for Recognizing Structureless Hyperpigmented Areas in Dermato-Oncology

著者 (7件)： Nikitaev V. G. (National Research Nuclear University MEPhI (Moscow Engineering Physics Institute), Moscow, Russia) ,  Pronichev A. N. (National Research Nuclear University MEPhI (Moscow Engineering Physics Institute), Moscow, Russia) ,  Tamrazova O. B. (Peoples’ Friendship University of Russia, Moscow, Russia) ,  Sergeev V. Yu. (Central State Medical Academy of Department of Presidential Affairs, Moscow, Russia) ,  Solomatin M. A. (National Research Nuclear University MEPhI (Moscow Engineering Physics Institute), Moscow, Russia) ,  Medvedeva O. A. (National Research Nuclear University MEPhI (Moscow Engineering Physics Institute), Moscow, Russia) ,  Kozlov V. S. (National Research Nuclear University MEPhI (Moscow Engineering Physics Institute), Moscow, Russia)
資料名： Biomedical Engineering  (Biomedical Engineering)
巻： 55  号： 5  ページ： 346-349  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4105A  ISSN： 0006-3398  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 皮膚新生物の画像における無構造超色素沈着領域を認識するためのモデルを開発した。高色素沈着領域の認識は皮膚黒色腫,急速に進行する皮膚癌の診断に重要である。ディジタル皮膚鏡RDS-2を用いて,モデルに対する初期データとしての画像を得た。皮膚新生物の画像における超色素沈着領域を認識するためのソフトウェアを,提案モデルに基づいて開発した。試験は,認識精度が82%であることを示した。提案したモデルは,黒色腫の診断のための意思決定支援システムにおける使用のために推奨できる。Copyright Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *腫瘍 ,  *色素沈着 ,  ソフトウェア ,  ディジタル方式 ,  意思決定支援システム ,  黒色腫 ,  *皮膚腫瘍

分類 (2件)： 皮膚の腫よう  (GF04000X) ,  腫ようの診断  (GE03020J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 皮膚腫瘍 ,  色素沈着 ,  モデル