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J-GLOBAL ID：201902250971597935   Reference number：19A2493118

Deep multi-modality collaborative learning for distant metastases predication in PET-CT soft-tissue sarcoma studies

PET-CT軟部組織肉腫研究における遠隔転移予測のための深部マルチモダリティ協調学習【JST・京大機械翻訳】

Author (6)： Peng Yige (School of Computer Science, University of Sydney, Australia) ,  Bi Lei (School of Computer Science, University of Sydney, Australia) ,  Guo Yuyu (Biomedical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, China) ,  Feng Dagan (School of Computer Science, University of Sydney, Australia) ,  Fulham Michael (Department of PET and Nuclear Medicine, Royal Prince Alfred Hospital, Australia) ,  Kim Jinman (School of Computer Science, University of Sydney, Australia)
Material： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conf Proc)
Volume： 2019  Issue： EMBC  Page： 3658-3688  Publication year： 2019 
JST Material Number： W2441A  Document type： Proceedings
Article type： 原著論文  Country of issue： United States (USA)  Language： ENGLISH (EN)

Abstract/Point： Soft-tissue Sarcomas (STS) are...

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Thesaurus term： medical image ,  convolution ,  prognosis ,  *forecast ,  PET(tomography) ,  optimization ,  *learning ,  image
Semi thesaurus term： *モダリティ ,  事前知識 ,  悪性腫瘍 ,  *マルチモダリティ ,  *遠隔転移 ,  *軟部組織肉腫 ,  *PET/CT , 【Automatic Indexing@JST】

JST classification (1)： Graphic and image processing in general  (JE04010I)

Terms in the title (8)： PET-CT ,  軟部組織肉腫 ,  研究 ,  遠隔転移 ,  予測 ,  深部 ,  マルチモダリティ ,  協調学習