論文の概要: An Approach for Thyroid Nodule Analysis Using Thermographic Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.29221v1
- Date: Thu, 28 May 2026 01:17:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-30 05:02:24.551201
- Title: An Approach for Thyroid Nodule Analysis Using Thermographic Images
- Title(参考訳): サーモグラフィー画像を用いた甲状腺結節解析の一手法
- Authors: J. R. González, É. O. Rodrigues, C. P. Damião, C. A. P. Fontes, A. C. Silva, A. C. Paiva, H. Li, C. Du, A. Conci,
- Abstract要約: 甲状腺癌は、2030年までに女性で2番目に多く、男性で3番目に多いがんであると言われている。
本稿では,甲状腺画像の自己登録と画像取得のためのプロトコルを提案する。
また, 特徴抽出, 画像処理, 健康・不健康患者の分類の可能なアプローチを含む画像データの解析を行った。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Thyroid cancer is said to be the second most common type of cancer in female individuals and the third in males by 2030, according to projections. In general, detecting cancer in its early stages improves the chance of survival of the individual. Thermography is a diagnostic tool that has been increasingly used to detect cancer and abnormalities, including that of thyroid. Various methods to segment and detect hot regions in thermograms and, consequently, to detect suspicious tissues present in these images have been proposed. It is well known that medical diagnosis yields a great deal of information. Thus, physicians have to comprehensively analyse and evaluate this information in a short period of time, which is infeasible in most cases. In this work, we perform a general review of thermography , focusing on the thyroid analysis. We propose protocols for image acquisiton and an autonomous registration for thyroid images. We also perform analyses of the image data, which include feature extraction, image processing, and a possible approach for classification of healthy or unhealthy patients. In summary, this work presents a pilot project for detection of tumors in our university hospital, which is part of an effort to support preventive medical actions in our endocrinology department. Under some future adjustments, this project will be submitted for approval by the ethics and research committee of Hospital Universitário Antonio Pedro at Universidade Federal Fluminense (HUAP-UFF) and to the Brazilian Ministry of Health Ethical committee under the name: Evaluation of the importance of thermography to aid diagnosis of thyroid nodules of patients in HUAP-UFF (in Portuguese: Avaliação da importância da termografia no auxílio à investigação diagnóstica de nódulos tireoidianos em pacientes acompanhados no HUAP-UFF).
- Abstract(参考訳): プロジェクションによると、甲状腺がんは2030年までに女性で2番目に多く、男性で3番目に多いがんであると言われている。
一般的に、がんを早期に検出することは、個体の生存率を高める。
サーモグラフィー(英: thermography)は、甲状腺を含むがんや異常を検出するためにますます使われる診断ツールである。
熱電図中の熱領域を分離・検出する様々な手法が提案され, これらの画像に存在する疑わしい組織を検出する方法が提案されている。
医学的診断が大量の情報をもたらすことはよく知られている。
したがって、医師は、この情報を短時間で包括的に分析し、評価しなくてはならない。
本研究では,甲状腺分析を中心に,サーモグラフィーの概説を行う。
本稿では,甲状腺画像の自己登録と画像取得のためのプロトコルを提案する。
また, 特徴抽出, 画像処理, 健康・不健康患者の分類の可能なアプローチを含む画像データの解析を行った。
本研究は,当院内耳科における予防医療活動を支援する取り組みの一環として,当院における腫瘍検出パイロットプロジェクトについて紹介する。
HUAP-UFF(ポルトガル語: Avaliação da importância da termografia no auxílio à investigação diagnóstica de nódulos tireoidianos empacientes acompanhados no HUAP-UFF)患者の甲状腺結節の診断を支援するためのサーモグラフィーの重要性の評価。
関連論文リスト
- Dr-SAM: An End-to-End Framework for Vascular Segmentation, Diameter Estimation, and Anomaly Detection on Angiography Images [2.9265754968401723]
Dr-SAMは血管のセグメンテーション、直径推定、異常解析のためのフレームワークである。
血管造影画像の包括的解析のための新しいベンチマークデータセットを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-25T20:43:32Z) - Can GPT-4V(ision) Serve Medical Applications? Case Studies on GPT-4V for
Multimodal Medical Diagnosis [59.35504779947686]
GPT-4VはOpenAIの最新のマルチモーダル診断モデルである。
評価対象は17の人体システムである。
GPT-4Vは、医用画像のモダリティと解剖学を区別する能力を示す。
疾患の診断と包括的報告作成において重大な課題に直面している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-15T18:32:27Z) - ECPC-IDS:A benchmark endometrail cancer PET/CT image dataset for
evaluation of semantic segmentation and detection of hypermetabolic regions [7.420919215687338]
子宮内膜癌は女性の生殖系において最も一般的な腫瘍の1つである。
このデータセットは、多数の画像を持つ子宮内膜癌の最初の公開データセットである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-16T12:18:27Z) - Medical Image Captioning via Generative Pretrained Transformers [57.308920993032274]
我々は、Show-Attend-Tell と GPT-3 という2つの言語モデルを組み合わせて、包括的で記述的な放射線学記録を生成する。
提案モデルは、Open-I、MIMIC-CXR、汎用MS-COCOの2つの医療データセットで検証される。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-28T10:27:10Z) - A Pathologist-Informed Workflow for Classification of Prostate Glands in
Histopathology [62.997667081978825]
病理学者は、ガラススライド上の針生検の組織を調べて前立腺がんを診断し、診断する。
がんの重症度と転移リスクは、前立腺の組織と形態に基づくスコアであるGleason gradeによって決定される。
本稿では,病理学者のtextitmodus operandi に従って,個々の腺のマルチスケールパッチを分離・分類する自動ワークフローを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-27T14:08:19Z) - Variational Knowledge Distillation for Disease Classification in Chest
X-Rays [102.04931207504173]
我々は,X線に基づく疾患分類のための新しい確率的推論フレームワークである反復的知識蒸留(VKD)を提案する。
提案手法の有効性を,X線画像とEHRを用いた3つの公開ベンチマークデータセットに示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-19T14:13:56Z) - A systematic review on the role of artificial intelligence in
sonographic diagnosis of thyroid cancer: Past, present and future [0.6523396727243321]
本総説は甲状腺癌の診断に利用できるテクニックの方法論に基づく分類である。
甲状腺悪性腫瘍の超音波診断分野の動向と課題を考察する。
マシンラーニングは、将来の甲状腺癌診断フレームワークの開発において、引き続き基本的な役割を果たす。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-10T14:38:05Z)
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。