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J-GLOBAL ID：202202289921250481   整理番号：22A1165192

COVID-19検出のためのAI駆動医用画像解析【JST・京大機械翻訳】

AI-Driven Medical Imaging Analysis for COVID-19 Detection

著者 (4件)： Chandana Sarvani Alapati Hari Naga Sree (Amrita Vishwa Vidyapeetham,Amrita School of Engineering,Department of Computer Science and Engineering,Bengaluru,India) ,  Sai Bharath B (Amrita Vishwa Vidyapeetham,Amrita School of Engineering,Department of Computer Science and Engineering,Bengaluru,India) ,  Vijaya Bharathi Reddy Potta Reddy (Amrita Vishwa Vidyapeetham,Amrita School of Engineering,Department of Computer Science and Engineering,Bengaluru,India) ,  R Subramani (Amrita Vishwa Vidyapeetham,Amrita School of Engineering,Department of Mathematics,Bengaluru,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICEARS  ページ： 1799-1804  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 1月2019年,COVID-19に世界的に恐怖があった。人々を検出するためにはウイルスの影響を受けず,逆転写ポリメラーゼ鎖反応(RT-PCR)試験,胸部X線画像,コンピュータ化トモグラフィー(CT)スキャンを用いた。COVID-19陽性の患者は早期治療と診断を必要とする。胸部X線写真とCTスキャンの医用画像を手動で分析することは,より多くの時間を要し,ヒューマンエラーにより感受性が高い。そのため,この問題を克服するために,人工知能(AI)と深層学習ベースツールを用いて医用画像を分析した。本研究は,主に深い学習モデルを比較し,CTスキャンと胸部X線でCOVID-19を検出する最良のものを見つける。胸部のX線に対して,COVID-19ラジオグラフィーデータベースを用い,SARS COV 2 Ct ScanデータセットをCTスキャンに用いた。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： 学習モデル ,  感受性 ,  ヒューマンエラー ,  人工知能 ,  *医用画像 ,  トモグラフィー ,  逆転写 ,  計算機トモグラフィー ,  コンピュータ ,  PCR法
準シソーラス用語： 胸部X線撮影 ,  早期治療 ,  胸部X線写真 ,  *医用画像解析 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： COVID-19 ,  AI ,  医用画像解析