Japanese
English
特集 人工知能(AI)と小児医療
専門領域 内視鏡検査
工藤 進英
1
1昭和大学横浜市北部病院 消化器センター
キーワード:
Methylthioninium Chloride
,
大腸内視鏡法
,
コンピュータ支援診断
,
大腸腫瘍
,
機械学習
Keyword:
Colorectal Neoplasms
,
Methylene Blue
,
Machine Learning
,
Diagnosis, Computer-Assisted
,
Colonoscopy
pp.55-57
発行日 2019年1月1日
Published Date 2019/1/1
DOI https://doi.org/10.24479/J00648.2019141072
- 有料閲覧
PPV購入案内
2,750円 (2,500円+税10%) こちらは、55ページから57ページの文献です。
PPV(ペイ・パー・ビュー)とは、論文(記事)単位で購入・閲覧ができるサービスです。
購入には医書.jp本会員登録が必要です。
会員登録完了後に改めて上記「購入サイトへ」を選択してください。
または「購入サイトへ」選択後に「購入ログイン」、「新規会員登録」の順に進んでください。
会員登録について詳しくはをご確認ください。
購入には医書.jp本会員登録が必要です。
会員登録完了後に改めて上記「購入サイトへ」を選択してください。
または「購入サイトへ」選択後に「購入ログイン」、「新規会員登録」の順に進んでください。
会員登録について詳しくはをご確認ください。
- Abstract 文献概要
- 1ページ目 Look Inside
<Key Points>(1)pit pattern診断学によって、客観性をもって腫瘍・非腫瘍の鑑別のみならず、腫瘍の深達度を診断することができる。(2)超拡大内視鏡(EC)は520倍の拡大率を有し、病変の構造異型にとどまらず細胞異型まで観察することが可能である。(3)ECとAIを組み合わせることで、非熟練医であっても病理診断予測を高精度かつリアルタイムで行う時代が到来することが予見される。

Copyright© 2019 tokyo-igakusha.co.jp. All rights reserved.

