学術ジャーナルMDPI Biomoleculesに、共同研究論文が掲載されました

2020年11月10日(火)、スイスのアカデミックジャーナル紙 MDPI Biomoleculesから、『Deep Learning for Osteoporosis Classification Using Hip Radiographs and Patient Clinical Covariates』が掲載されました。Search Space株式会社からは、後藤 良輔、北村 旭が共同著者として本研究を支援させていただきました。

香川県立中央病院 山本乃利男医師、助川信太郎医師の主導のもと「股関節X線画像と患者の臨床共変量を使用した骨粗鬆症分類のための深層学習」の研究を行いました。深層学習アルゴリズムに、股関節X線画像のみではなく、患者因子データを追加して学ばせることで診断パフォーマンスを向上させることを示しました。後藤、北村は本研究においてアルゴリズムの設計、実装を担当いたしました。

【MDPI Biomoleculesについて】
スイスのバーゼルを拠点とするMDPIは、あらゆる分野のあらゆる形態のオープンな科学交流を促進するという理念のもと活動する279の多様な査読付ジャーナルを持つ出版社です。MDPI Biomoleculesは、生体物質(タンパク質、核酸、多糖類、膜、脂質、代謝物などを含む)に関する査読付きオープンアクセスジャーナルでインパクトファクターは4.082です。

【論文情報について】
著者名:
Norio Yamamoto, Shintaro Sukegawa, Akira Kitamura, Ryosuke Goto, Tomoyuki Noda, Keisuke Nakano , Kiyofumi Takabatake, Hotaka Kawai, Hitoshi Nagatsuka, Keisuke Kawasaki, Yoshihiko Furuki and Toshifumi Ozaki
タイトル:
Deep Learning for Osteoporosis Classification Using Hip Radiographs and Patient Clinical Covariates
雑誌名:MDPI Biomolecules
DOI:10.3390/biom10111534
URL:https://www.mdpi.com/2218-273X/10/11/1534

【Search Space株式会社について】
Search Space(サーチスーペース)株式会社は、人工知能(AI)を用いて、医療・インフラ分野に向けて研究・開発支援事業を展開するベンチャーです。
デザイン思考の人間中心設計に基づいて、少数のデータや複数のデータを組み合わせた高度なAI解析を得意としております。AIに関する技術コンサルティング、データ分析、ソフトウェア開発サービスを提供しております。

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