Fugu-MT 論文翻訳(概要): AutoML Systems For Medical Imaging

論文の概要: AutoML Systems For Medical Imaging

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04750v1
Date: Wed, 7 Jun 2023 19:57:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-09 17:40:53.239849
Title: AutoML Systems For Medical Imaging
Title（参考訳）: 医用画像用オートmlシステム
Authors: Tasmia Tahmida Jidney, Angona Biswas, MD Abdullah Al Nasim, Ismail Hossain, Md Jahangir Alam, Sajedul Talukder, Mofazzal Hossain, Dr. Md Azim Ullah
Abstract要約: 医用画像解析における機械学習の統合は、医師が提供した医療の質を大幅に向上させる。自動機械学習アプローチは、カスタム画像認識モデルの作成を簡単にする。医療画像技術は、診断や手続き目的のために、内臓や身体部分のイメージを非侵襲的に作成するために用いられる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.581919089808456
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: The integration of machine learning in medical image analysis can greatly enhance the quality of healthcare provided by physicians. The combination of human expertise and computerized systems can result in improved diagnostic accuracy. An automated machine learning approach simplifies the creation of custom image recognition models by utilizing neural architecture search and transfer learning techniques. Medical imaging techniques are used to non-invasively create images of internal organs and body parts for diagnostic and procedural purposes. This article aims to highlight the potential applications, strategies, and techniques of AutoML in medical imaging through theoretical and empirical evidence.
Abstract（参考訳）: 医療画像解析における機械学習の統合は、医師が提供した医療の質を大幅に向上させる。人間の専門知識とコンピュータシステムの組み合わせにより、診断精度が向上する。自動機械学習アプローチは、ニューラルネットワーク検索と転送学習技術を利用して、カスタムイメージ認識モデルの作成を単純化する。医療画像技術は、診断や手続きのために内部臓器や身体部位の画像を非侵襲的に作成するために用いられる。本稿では, 医療画像におけるAutoMLの潜在的な応用, 戦略, 技術について, 理論的, 実証的証拠を通じて概説する。

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