論文の概要: Case Studies on X-Ray Imaging, MRI and Nuclear Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02055v3
• Date: Sat, 17 Jun 2023 17:14:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 01:23:07.784557
• Title: Case Studies on X-Ray Imaging, MRI and Nuclear Imaging
• Title（参考訳）: X線イメージング、MRI、核イメージングの事例研究
• Authors: Shuvra Sarker, Angona Biswas, MD Abdullah Al Nasim, Md Shahin Ali, Sai Puppala, Sajedul Talukder
• Abstract要約: 我々は、AIベースのアプローチ、特にCNN(Convolutional Neural Networks)の使用が、医療画像技術による疾患検出にどのように役立つかに焦点を当てる。 CNNは、生の入力画像から特徴を抽出できるため、画像解析の一般的な手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: The field of medical imaging is an essential aspect of the medical sciences, involving various forms of radiation to capture images of the internal tissues and organs of the body. These images provide vital information for clinical diagnosis, and in this chapter, we will explore the use of X-ray, MRI, and nuclear imaging in detecting severe illnesses. However, manual evaluation and storage of these images can be a challenging and time-consuming process. To address this issue, artificial intelligence (AI)-based techniques, particularly deep learning (DL), have become increasingly popular for systematic feature extraction and classification from imaging modalities, thereby aiding doctors in making rapid and accurate diagnoses. In this review study, we will focus on how AI-based approaches, particularly the use of Convolutional Neural Networks (CNN), can assist in disease detection through medical imaging technology. CNN is a commonly used approach for image analysis due to its ability to extract features from raw input images, and as such, will be the primary area of discussion in this study. Therefore, we have considered CNN as our discussion area in this study to diagnose ailments using medical imaging technology.
• Abstract（参考訳）: 医療イメージングの分野は医学において必須の分野であり、体内組織や臓器の画像を撮影するために様々な形態の放射線が関与している。 これらの画像は臨床診断に不可欠であり,本章では重篤な疾患の診断におけるx線,mri,核画像の利用について検討する。 しかし、これらの画像の手動による評価と保存は困難で時間がかかる。 この問題に対処するために、人工知能(ai)ベースの技術、特にディープラーニング(dl)は、画像モダリティから体系的な特徴抽出と分類にますます普及し、医師の迅速かつ正確な診断を支援する。 本稿では,aiベースのアプローチ,特に畳み込みニューラルネットワーク(cnn)を用いて,医療画像技術による疾患検出を支援する方法について注目する。 CNNは生の入力画像から特徴を抽出する能力から画像解析において一般的に用いられる手法であり,本研究の主要な議論領域となる。 そこで本研究では,CNNを医療画像技術を用いた疾患診断分野として検討している。

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