Kyocera Communication System과 Tsukuba 대학교는 AI를 사용한 무료 슬롯 인식을 사용한 피부 질병 진단 지원 시스템의 실제 적용을 목표로 공동 연구를 시작합니다.증가는 4685_4739

2017 년 7 월 26 일

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Kyocera Communication Systems Co., Ltd. Tsukuba University, Ibaraki Preficture, Tsukuba City, 의료 및 의료 피부과 교수 Fujimoto Manabu 및 Fujisawa Yasuhiro 강사는 피부 질환 진단 지원 시스템의 실제 적용을 목표로하는 협업 연구를 시작했다고 발표했습니다. AI (인공 지능)를 사용한 무료 슬롯 인식.

최근 AI 및 무료 슬롯 인식 기술의 발전과 IT 환경의 개선으로 AI를 사용한 무료 슬롯와 같은 구조화되지 않은 데이터를 분석 할 수있게되었습니다. X- 레이와 같은 많은 무료 슬롯를 다루는 의료 분야에서는 AI를 사용한 무료 슬롯 인식 기술이 실질적으로 사용되기를 희망합니다.^*1무료 슬롯

이 연구에서, 우리는 딥 러닝을 통해 피부 질환의 임상 무료 슬롯를 배우고 흑색 종 (악성 흑색 종)을 포함한 여러 피부 종양을 차별하는 "고정밀 무료 슬롯 인식 모델"을 개발했습니다. 다음 단계는 피부암 이외의 피부 질환으로의 적용 범위를 확장하고 임상 무료 슬롯에서 모든 피부 질환의 진단을 지원하는 시스템을 개발하는 것입니다.

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  보건부 노동 및 복지 환자 설문 조사

공동 연구에서 KCCS는 무료 슬롯 인식 모델 제작 서비스 "labellio"를 제공하고 무료 슬롯 인식 시스템을 구축하는 데 경작 된 노하우를 활용하여 시스템을 개발할 것입니다. 쓰쿠바 대학교는 일본 피부과 학회의 공인 된 주요 훈련 시설 인 츠쿠바 대학 병원 피부과에서 20 년 이상 축적되었으며 20 년 이상의 막대한 양의 임상 무료 슬롯 데이터를 생산했으며 현재입니다. AI에 머신 러닝에 사용 가능합니다.

KCCS와 Tsukuba University는 2017 년 3 월부터 2018 년 3 월까지 공동 연구를 수행하여 3 년 만에 실용적으로 만들기위한 공동 연구를 수행 할 것입니다. 또한 앞으로, 우리는이 두 가지에 대한 지식을 결합하여 2,000 개 이상의 무료 슬롯병을 식별 할 수있는 시스템으로서 연구 개발을 계속 추구 할 것입니다.

Labellio는 클라우드 기반 웹 서비스로 특수 지식이나 특수 환경없이 딥 러닝을 사용하여 독창적 인 무료 슬롯 인식 모델을 쉽게 만들 수 있습니다. 사용자는 준비된 무료 슬롯를 Labellio에 업로드하여 무료 슬롯 인식 모델을 만들 수 있습니다.

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  무료 슬롯 사양 및 가용 날짜는 통지없이 변경 될 수 있습니다.
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