Classification of glomerular pathological findings using deep learning and nephrologist－AI collective intelligence approach / 深層学習および腎臓内科医と人工知能との集合知アプローチを用いた糸球体病理所見の分類

Description

京都大学 / 新制・論文博士 / 博士(医学) / 乙第13440号 / 論医博第2239号 / 新制||医||1054(附属図書館) / 京都大学大学院医学研究科医学専攻 / (主査)教授 黒田 知宏, 教授 松田 道行, 教授 長船 健二 / 学位規則第4条第2項該当 / Doctor of Medical Science / Kyoto University / DFAM

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1. http://hdl.handle.net/2433/265964
2. 10.14989/doctor.r13440
3. 14301

Tags

Renal pathology

Artificial intelligence

Deep learning

Collective intelligence

490

Additional Fields

Identifer	oai:union.ndltd.org:kyoto-u.ac.jp/oai:repository.kulib.kyoto-u.ac.jp:2433/265964
Date	24 September 2021
Creators	Uchino, Eiichiro
Contributors	内野, 詠一郎, ウチノ, エイイチロウ
Publisher	Kyoto University, 京都大学
Source Sets	Kyoto University
Language	English
Detected Language	English
Type	doctoral thesis, Thesis or Dissertation
Rights	https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2020.104231
Relation	https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2020.104231