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J-GLOBAL ID:202202250871555743   整理番号:22A2781549

子宮頚部細胞診断支援に向けた選好学習を用いた扁平上皮細胞画像判別モデルの学習

Learning of Squamous Cell Image Classification Model Using Preference Learning to Assist Cervical Cytology
著者 (10件):
資料名:
巻: 122  号: 188(MI2022 49-62)  ページ: 53-58 (WEB ONLY)  発行年: 2022年09月08日 
JST資料番号: U2030A  ISSN: 2432-6380  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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子宮頚部細胞診断の支援に向けて,機械学習を用いた様々な子宮頚...
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分類 (1件):
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婦人科・産科の診断 
引用文献 (11件):
  • M.H. Stoler, M. Schiffman, and for the Atypical Squamous Cells of Undetermined Significance-Low-gradeSquamous Intraepithelial Lesion Triage Study (ALTS) Group, “Interobserver Reproducibility of Cervical Cytologic and Histologic InterpretationsRealistic Estimates From the ASCUS-LSIL Triage Study,” JAMA, vol.285, no.11, pp.1500-1505, 2001.
  • W. William, A. Ware, A.H. Basaza-Ejiri, and J. Obungoloch, “A pap-smear analysis tool (pat) for detection of cervical cancer from pap-smear images,” BioMedical Engineering OnLine, vol.18, no.1, p.16, 2019.
  • M. Ali, A. Sarwar, V. Sharma, and J. Suri, “Artificial neural network based screening of cervical cancer using a hierarchical modular neural network architecture (hmnna) and novel benchmark uterine cervix cancer database,” Neural Computing and Applications, vol.31, no.7, pp.2979-2993, 2019.
  • A. Manna, R. Kundu, D. Kaplun, A. Sinitca, and R. Sarkar, “A fuzzy rank-based ensemble of cnn models for classification of cervical cytology,” Scientific Reports, vol.11, no.1, p.14538, 2021.
  • C.-W. Wang, Y.-A. Liou, Y.-J. Lin, C.-C. Chang, P.-H. Chu, Y.-C. Lee, C.-H. Wang, and T.-K. Chao, “Artificial intelligence-assisted fast screening cervical high grade squamous intraepithelial lesion and squamous cell carcinoma diagnosis and treatment planning,” Scientific Reports, vol.11, no.1, p.16244, 2021.
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