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J-GLOBAL ID：202202275395608937   整理番号：22A0887241

健康管理監視のための機械学習技術を用いた医療データ上の分散ファイルシステム【JST・京大機械翻訳】

Distributed File System on Medical Data Using Machine Learning Techniques for Healthcare Surveillance

著者 (3件)： Reddy P. Santosh (Department of Computer Science and Engineering, Presidency University, Bengaluru, India) ,  Reddy P. Santosh (Department of Computer Science and Engineering, B. N. M. Institute of Technology, Bengaluru, India) ,  Chandrasekar M. (Department of Computer Science and Engineering, Presidency University, Bengaluru, India)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1415  ページ： 871-887  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  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： 医療健康システムへの多大な研究は,新しいアイデアで来るシステム計算のための多くの機会を提供する。これらの進歩は,健康関連問題の自動同定を助ける修復システムのよく組織化された展開に重要である。必須健康研究の大多数は癌予測に利用可能であり,それは様々な形態で,体の異なる領域に影響を与えることができる。膵臓癌は,難治性であると予想される最も一般的に使用される癌の一つである。診断すると,適切に治療できない。機械学習とニューラルネットワークは,リアルタイム早期検出における正確な膵臓画像セグメンテーションのための有望な発見を提供する。本研究では,深層学習ベースHadoop分散畳込みニューラルネットワーク(HdiHCNN)とHadoop分散再帰ニューラルネットワーク(HdiRNN)を用いて,膵臓腫瘍を同定した。暫定的な結果は,提案した技術が膵臓癌の早期同定のための分類器の性能を改善できることを示す。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： システム ,  セグメンテーション ,  予測 ,  ニューラルネットワーク ,  監視 ,  *健康管理 ,  膵臓腫瘍 ,  *機械学習
準シソーラス用語： 画像セグメンテーション ,  リカレントニューラルネットワーク ,  実時間 ,  *分散ファイルシステム ,  Hadoop ,  *機械学習技術 ,  深層学習 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  リカレントニューラルネットワーク ,  Hadoop ,  名前ノード ,  データノード ,  資源管理

分類 (1件)： 医用情報処理  (JE15030Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： 機械学習技術 ,  医療 ,  分散ファイルシステム