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J-GLOBAL ID：201702279349244459   整理番号：17A0024732

多チャネル入力を用いた3D畳込みニューラルネットワークを用いたMRIによる精神疾患特徴抽出【Powered by NICT】

Mental Disease Feature Extraction with MRI by 3D Convolutional Neural Network with Multi-channel Input

著者 (5件)： Cao Lijun ,  Liu Zhi ,  He Xiaofu ,  Cao Yankun ,  Li Kening
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： SmartCloud  ページ： 224-227  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 磁気共鳴イメージング(MRI)は,早期診断,解剖学的脳構造の変動を正確に捉えることができる重要な役割を果たしている。磁気共鳴画像(MRI)からの特徴抽出性能を改善するための新しい方法を提案した。特徴次元を低減できる多チャネル入力と3D畳込みニューラルネットワークアーキテクチャの組合せを提案した。最終特徴の不確実性と非定常性を克服するために,マルチチャネル入力方式はMRI元入力に事前知識を適用するために考案した。が,3D CNNモデルは構成的情報の変化を捕獲する目的のために空間的および時間的次元からの特徴を同時に抽出できる。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  早期診断 ,  不確実性 ,  *精神病 ,  解剖学 ,  *三次元 ,  *特徴抽出 ,  *畳込み ,  データ入力システム ,  NMRイメージング
準シソーラス用語： 事前知識 ,  非定常性 ,  ニューラルネットワークアーキテクチャ ,  脳構造 ,  *マルチチャネル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 多チャネル ,  3D ,  畳込みニューラルネットワーク ,  MRI ,  精神疾患 ,  特徴抽出