医用画像の識別において,確信度の正確な算出が重要である.機械学習…

医用画像の識別において,確信度の正確な算出が重要である.機械学習を用いて医用画像診断補助を行う場合,入力画像に対し識別器は各クラスへの識別結果とともに確信度を算出する.医師は識別器が出力する確信度に基づき診断を下す.このとき,確信度が実際の正解率と異なっている場合,誤ったは判断を下す可能性がある.

機械学習は、医療画像識別の文脈において非常に有益である。患者の画像や画像を分析し、画像を取り巻く文脈だけでなく、画像の文脈を分析することで診断を行うことができます。例えば、背景が診断に大きな影響を与える可能性がある。例えば、画像に多数の人が写っている場合、画像解析を行うと、診断の対象が画像に写っている人のグループの医療障害であることが分かるかもしれない。機械学習は、医用画像認識または画像クラスタリングの文脈でも使用することができる。画像の分類やクラスタリングは、多数の画像が同じ種類の画像である場合に使用されます。

機械学習は、医用画像解析の文脈でも使用される。このアルゴリズムは、特定のタイプの医療問題の検出、病理のパターンの識別、特定の疾患パターンの識別に使用されることがある。

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