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J-GLOBAL ID：202402274636804523   整理番号：24A1601667

ランキングと分類による疾病重症度の推定

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著者 (4件)： 宝満竜一 (九大) ,  内田誠一 (九大) ,  田中聖人 (日赤 京都第二赤十字病院) ,  早志英朗 (大阪大)
資料名： 電気・情報関係学会九州支部連合大会講演論文集(CD-ROM)  (Record of Joint Conference of Electrical, Electronics and Information Engineers in Kyushu (CD-ROM))
巻： 76th  ページ： ROMBUNNO.05-2A-01  発行年： 2023年08月31日 
JST資料番号： L2200B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

本文一部表示： 1はじめに.内視鏡画像による潰瘍性大腸炎の重症度分類は,一般にMayoと呼ばれる0~3の4レベルへの分類タスクであり,畳み込みニューラルネットワークによって実現が可能である.この場合,大量の学習データが必要であり,重症度の分類クラスを表す絶...【本文一部表示】

シソーラス用語： エントロピー ,  *学習 ,  損失関数 ,  特徴抽出 ,  順列 ,  画像 ,  潰瘍性大腸炎 ,  アノテーション ,  学習データ ,  クロスエントロピー ,  畳込みニューラルネットワーク ,  重症度指標 ,  炎症 ,  潰瘍 ,  症状 ,  大腸炎 ,  腸炎
準シソーラス用語： 内視鏡画像 ,  重症度分類 ,  マルチタスク学習 ,  *重症度 ,  分類モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： ランキング ,  分類 ,  疾病 ,  重症度 ,  推定