論文の概要: Nanorobot queue: Cooperative treatment of cancer based on team member
communication and image processing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.11236v1
- Date: Mon, 22 Nov 2021 14:33:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-23 21:11:39.705995
- Title: Nanorobot queue: Cooperative treatment of cancer based on team member
communication and image processing
- Title（参考訳）: ナノボットキュー:チームメンバーのコミュニケーションと画像処理に基づくがんの協調治療
- Authors: Xinyu Zhou
- Abstract要約: この段階でのがん治療の最も効果的な方法は化学療法と放射線治療である。
本稿では、がんを完全に治療できる治療法の理想的なモデル、チームメンバー間のコミュニケーションによるナノロボットキューに基づく協調治療方法、およびコンピュータビジョン画像分類(ターゲット検出)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.1587841288357135
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Although nanorobots have been used as clinical prescriptions for work such as
gastroscopy, and even photoacoustic tomography technology has been proposed to
control nanorobots to deliver drugs at designated delivery points in real time,
and there are cases of eliminating "superbacteria" in blood through nanorobots,
most technologies are immature, either with low efficiency or low accuracy,
Either it can not be mass produced, so the most effective way to treat cancer
diseases at this stage is through chemotherapy and radiotherapy. Patients are
suffering and can not be cured. Therefore, this paper proposes an ideal model
of a treatment method that can completely cure cancer, a cooperative treatment
method based on nano robot queue through team member communication and computer
vision image classification (target detection).
- Abstract（参考訳）: Although nanorobots have been used as clinical prescriptions for work such as gastroscopy, and even photoacoustic tomography technology has been proposed to control nanorobots to deliver drugs at designated delivery points in real time, and there are cases of eliminating "superbacteria" in blood through nanorobots, most technologies are immature, either with low efficiency or low accuracy, Either it can not be mass produced, so the most effective way to treat cancer diseases at this stage is through chemotherapy and radiotherapy.
患者は苦しんでおり、治療はできない。
そこで本稿では, チームメンバーコミュニケーションとコンピュータビジョン画像分類(ターゲット検出)を通じて, ナノロボットキューに基づく協調的治療法であるがんを完全治療できる治療法の理想的なモデルを提案する。
関連論文リスト
- Simulation of Nanorobots with Artificial Intelligence and Reinforcement Learning for Advanced Cancer Cell Detection and Tracking [0.0]
本研究では,複雑な環境下でのナノロボットナビゲーションを最適化するための新しい強化学習フレームワークを提案する。
計算機シミュレーションモデルを用いて,癌細胞と生物学的障壁を有する三次元空間におけるナノロボットの挙動を探索する。
提案手法はQラーニングを用いてリアルタイムバイオマーカー濃度データに基づいて運動戦略を洗練し,ナノロボットが標的とする薬物のデリバリーのために癌組織への自律移動を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-04T18:16:40Z) - BreastRegNet: A Deep Learning Framework for Registration of Breast
Faxitron and Histopathology Images [0.05454343470301196]
本研究では,モノモーダル合成画像対に基づいて学習した深層学習に基づく画像登録手法を提案する。
モデルは、ネオアジュバント化学療法を受け、手術を受けた50人の女性のデータを用いて訓練された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-18T08:23:29Z) - Cancer-Net PCa-Gen: Synthesis of Realistic Prostate Diffusion Weighted
Imaging Data via Anatomic-Conditional Controlled Latent Diffusion [68.45407109385306]
カナダでは、前立腺がんは男性でもっとも一般的ながんであり、2022年のこの人口統計では、新しいがん症例の20%を占めている。
拡散強調画像(DWI)データを用いた前立腺癌診断,予後,治療計画のためのディープニューラルネットワークの開発には大きな関心が寄せられている。
本研究では,解剖学的条件制御型潜伏拡散戦略の導入により,現実的な前立腺DWIデータを生成するための潜伏拡散の有効性について検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-30T15:11:03Z) - Deep learning-based instance segmentation for the precise automated
quantification of digital breast cancer immunohistochemistry images [1.8434042562191815]
深層学習に基づくインスタンスセグメンテーションアーキテクチャを用いて,IHCスライスに適用した核バイオマーカーと膜バイオマーカーの自動定量化の実現可能性を示した。
HE, ER, Ki-67 (核バイオマーカー) およびHER2 (膜バイオマーカー) IHC-stained image を用いてアノテーションを収集した。
我々は、2つのモデル(いわゆる核・膜認識セグメンテーションモデル)を訓練した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-22T22:23:47Z) - Radiology Report Generation Using Transformers Conditioned with
Non-imaging Data [55.17268696112258]
本稿では,胸部X線画像と関連する患者の人口統計情報を統合したマルチモーダルトランスフォーマーネットワークを提案する。
提案ネットワークは、畳み込みニューラルネットワークを用いて、CXRから視覚的特徴を抽出し、その視覚的特徴と患者の人口統計情報のセマンティックテキスト埋め込みを組み合わせたトランスフォーマーベースのエンコーダデコーダネットワークである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-18T14:52:26Z) - A Gamified Interaction with a Humanoid Robot to explain Therapeutic
Procedures in Pediatric Asthma [0.34410212782758043]
慢性疾患では、正しい診断を受け、最も適切な治療を与えるだけでは、患者の臨床状態の改善を保証するには不十分である。
これは一般的に、特に特定の疾患や、子供のような特定の標的患者に当てはまる。
エンゲージメントとエンターテイメントのテクノロジーは、より良い健康的な結果を達成するための臨床実践を支援するために利用することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-07T13:30:24Z) - Robotic Navigation Autonomy for Subretinal Injection via Intelligent
Real-Time Virtual iOCT Volume Slicing [88.99939660183881]
網膜下注射のための自律型ロボットナビゲーションの枠組みを提案する。
提案手法は,機器のポーズ推定方法,ロボットとi OCTシステム間のオンライン登録,およびインジェクションターゲットへのナビゲーションに適した軌道計画から構成される。
ブタ前眼の精度と再現性について実験を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-17T21:41:21Z) - Multi-Scale Hybrid Vision Transformer for Learning Gastric Histology:
AI-Based Decision Support System for Gastric Cancer Treatment [50.89811515036067]
胃内視鏡検査は、早期に適切な胃癌(GC)治療を判定し、GC関連死亡率を低下させる有効な方法である。
本稿では,一般のGC治療指導と直接一致する5つのGC病理のサブ分類を可能にする実用的なAIシステムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-17T08:33:52Z) - In-Line Image Transformations for Imbalanced, Multiclass Computer Vision
Classification of Lung Chest X-Rays [91.3755431537592]
本研究は、COVID-19 LCXRデータ不足のバランスをとるために画像変換を適用するために、文献の体系を活用することを目的としている。
convolutional neural networks(cnns)のようなディープラーニング技術は、健康状態と疾患状態を区別する特徴を選択することができる。
本研究は,CNNアーキテクチャを用いて高速多クラスLCXR分類を94%精度で行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-06T02:01:43Z) - Review of Artificial Intelligence Techniques in Imaging Data
Acquisition, Segmentation and Diagnosis for COVID-19 [71.41929762209328]
新型コロナウイルス感染症(COVID-19)のパンデミックは世界中に広がっている。
X線やCT(Computerd Tomography)などの医用画像は、世界的な新型コロナウイルス対策に欠かせない役割を担っている。
最近登場した人工知能(AI)技術は、画像ツールの力を強化し、医療専門家を支援する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-06T15:21:34Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。