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J-GLOBAL ID：201902264792057049   Reference number：19A1029766

人工知能による骨折の画像診断

Author (6)： URAKAWA TAKAAKI (鶴岡市荘内病院 整形外科) ,  TANAKA YUKI (鶴岡市荘内病院 整形外科) ,  GOTO SHIN'ICHI (鶴岡市荘内病院 整形外科) ,  MATSUZAWA HITOSHI (新潟大 脳研 統合脳機能研究セ) ,  WATANABE KEI (新潟大 医 整形外科) ,  ENDO NAOTO (新潟大 医 整形外科)
Material： 別冊整形外科  (Orthopedic Surgery)
Issue： 75  Page： 63-66  Publication year： Apr. 25, 2019 
JST Material Number： Z0722B  ISSN： 0287-1645  Document type： Article
Article type： 解説  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： human ,...
Semi thesaurus term： *AI (artificial intelligence) ,...

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JST classification (2)： Musculoskeletal system diagnosis  (GG02000M) ,  Medical image processing  (JE04020T)

Reference (11)：

• LeCun Y, Bottou L, Bengio Y et al: Gradient-based learning applied to document recognition. Proc IEEE 86 :2278-2324, 1998
• Olczak J, Fahlberg N, Maki A et al: Artificial intelli-gence for analyzing orthopedic trauma radiography. Acta Orthop 88 :581-586, 2017
• Kim DH, MacKinnon T :Artificial intelligence in frac-ture detection :transfer learning from deep convolu-tional neural networks. Clin Radiol 73 :439-445, 2018
• Chung SW, Han SS, Lee JW et al :Automated detection and classification of the proximal humerus fracture by using deep learning algorithm. Acta Orthop 89 :468-473, 2018
• Urakawa T, Tanaka Y, Goto S et al: Detecting intertro-chanteric fractures with orthopedist-level accuracy using a deep convolutional neural network. Skeletal Radiol 48: 239-244, 2019

Terms in the title (3)： 人工知能 ,  骨折 ,  画像診断