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J-GLOBAL ID：202202293920420089   整理番号：22A0182504

限定標識サンプルの乳房超音波診断のための関連強化による知識テンソル埋込みフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Knowledge tensor embedding framework with association enhancement for breast ultrasound diagnosis of limited labeled samples

著者 (9件)： Xi Jianing (School of Artificial Intelligence, Optics and Electronics (iOPEN), Northwestern Polytechnical University, Xi’ an 710072, China, and also with the Key Laboratory of Intelligent Interaction and Applications (Northwestern Polytechnical University), Ministry of Industry and Information Techno...) ,  Miao Zhaoji (School of Computer Science, Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710072, China) ,  Liu Longzhong (The Cancer Center of Sun Yat-sen University, Guangzhou 510060, China) ,  Yang Xuebing (Research Center of Precision Sensing and Control, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China) ,  Yang Xuebing (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 101408, China) ,  Zhang Wensheng (Research Center of Precision Sensing and Control, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China) ,  Zhang Wensheng (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 101408, China) ,  Huang Qinghua (School of Artificial Intelligence, Optics and Electronics (iOPEN), Northwestern Polytechnical University, Xi’ an 710072, China, and also with the Key Laboratory of Intelligent Interaction and Applications (Northwestern Polytechnical University), Ministry of Industry and Information Techno...) ,  Li Xuelong (School of Artificial Intelligence, Optics and Electronics (iOPEN), Northwestern Polytechnical University, Xi’ an 710072, China, and also with the Key Laboratory of Intelligent Interaction and Applications (Northwestern Polytechnical University), Ministry of Industry and Information Techno...)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 468  ページ： 60-70  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 乳癌のAI診断において,非標準取得過程からの超音波画像の代わりに,乳房超音波サンプルのための標準化記述を与えることができるので,乳房画像報告とデータシステム(BI-RADS)報告は入力データとして広く受け入れられている。BI-RADS報告書は,通常,柔軟性のために知識グラフ(KG)のフォーマットとして保存され,KG埋込みはBI-RADSデータに関するAI解析のための一般的手順である。しかし,ほとんどの既存の埋込み法はKGにおける局所接続に基づいているので,限られたラベル付きサンプルの状況において,すべてのエンティティ/関係間の大域的相互作用を表し,ラベル付き/非ラベル化サンプルを関連づけることができる,埋込みベースの診断方法の明白な必要性がある。限られたラベルを有する乳房超音波サンプルを診断するために,本論文では,KGエンティティ/関係の大域的表現を達成するために,埋込みにテンソル分解を採用する,連想強化診断(KTEAED)による効率的なフレームワーク知識10sor Embeddingを提案し,ラベル/非ラベル化サンプルの埋込み間の類似性を早めるための関連強化戦略を導入した。次に,埋込みベクトルを用いて,結果エンティティへのそれらのリンクを予測することによって,サンプルの臨床結果を診断する。ラベルとアブレーション研究の異なった割合を有するBI-RADSデータに関する広範な実験を通して,著者らのKTEAEDは,ラベルの種々のフラクションの状況において有望な性能を示した。まとめると,著者らのフレームワークは,乳房超音波診断におけるBI-RADS報告の限られた標識した標本の明白な利点を示す。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： 相互作用 ,  *超音波 ,  *テンソル ,  ベクトル ,  標準化 ,  *超音波診断 ,  柔軟性 ,  *乳房 ,  超音波画像 ,  類似性 ,  アブレーション ,  乳房腫瘍
準シソーラス用語： 乳房画像 ,  エンティティ ,  BI-RADS , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 乳房超音波 ,  知識グラフ ,  テンソル分解 ,  限定標識サンプル

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (9件)： 標識 ,  サンプル ,  乳房 ,  超音波診断 ,  強化 ,  知識 ,  テンソル ,  埋込み ,  フレームワーク