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J-GLOBAL ID：202202286151007240   整理番号：22A1088947

医用画像を用いたメタヒューリスティックスに基づくCOVID-19検出:レビュー【JST・京大機械翻訳】

Metaheuristics based COVID-19 detection using medical images: A review

著者 (3件)： Riaz Mamoona (FAST School of Computing, National University of Computer and Emerging Sciences, Lahore, Pakistan) ,  Bashir Maryam (FAST School of Computing, National University of Computer and Emerging Sciences, Lahore, Pakistan) ,  Younas Irfan (FAST School of Computing, National University of Computer and Emerging Sciences, Lahore, Pakistan)
資料名： Computers in Biology and Medicine  (Computers in Biology and Medicine)
巻： 144  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0858A  ISSN： 0010-4825  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 世界の多くの国は,2020年2月からCOVID-19の急速な普及に直面している。健康管理システムに対する圧力を減少できる効率的で安価な自動化診断システムの必要性がある。患者のX線およびCTスキャン画像によるCOVID-19の検出に対する画像分類の使用に関して,広範な研究が行われている。深層学習は,過去10年間の画像分類のための最も一般的な技術である。しかし,深層学習ベース手法の性能は,深いニューラルネットワークのアーキテクチャに大きく依存する。過去数年間,メタヒューリスティックスは,深いニューラルネットワークのアーキテクチャを最適化するために人気を得ている。メタヒューリスティックは,それらの柔軟性,単純性,および問題独立性のために,種々の複雑な非線形最適化問題を解決するために広く使用されてきた。本論文は,深い学習と機械学習モデルの最適化と特徴選択のためのメタヒューリスティックの応用を含む,胸部画像のための異なる画像分類技術を研究することを目的とする。本研究の動機は,COVID-19検出に対する異なるタイプのメタヒューリスティックの適用に焦点を当て,医用画像からのCOVID-19検出における今後の課題に光を当てることである。目的は,研究者がCOVID-19検出の見落とした側面に関する研究に焦点を当てることである。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  自動化 ,  分類 ,  ニューラルネットワーク ,  *画像 ,  特徴選択 ,  健康管理 ,  *医用画像 ,  計算機アーキテクチャ ,  計算機トモグラフィー ,  機械学習
準シソーラス用語： *メタヒューリスティクス ,  画像分類 ,  *ヒューリスティック ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： COVID-19 ,  メタヒューリスティックス ,  画像分類 ,  自然にヒントを得たアルゴリズム

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 医用画像 ,  メタヒューリスティックス ,  レビュー