文献
J-GLOBAL ID:202202290726680179
整理番号:22A0630250
SMU-Net:超音波画像における乳房病変セグメンテーションのための顕著性誘導形態認識U-Net【JST・京大機械翻訳】
SMU-Net: Saliency-Guided Morphology-Aware U-Net for Breast Lesion Segmentation in Ultrasound Image
著者 (5件):
Ning Zhenyuan
(School of Biomedical Engineering, Southern Medical University, Guangzhou, Guangdong, China)
,
Zhong Shengzhou
(School of Biomedical Engineering, Southern Medical University, Guangzhou, Guangdong, China)
,
Feng Qianjin
(School of Biomedical Engineering, Southern Medical University, Guangzhou, Guangdong, China)
,
Chen Wufan
(School of Biomedical Engineering, Southern Medical University, Guangzhou, Guangdong, China)
,
Zhang Yu
(School of Biomedical Engineering, Southern Medical University, Guangzhou, Guangdong, China)
資料名:
IEEE Transactions on Medical Imaging
(IEEE Transactions on Medical Imaging)
巻:
41
号:
2
ページ:
476-490
発行年:
2022年
JST資料番号:
H0895A
ISSN:
0278-0062
CODEN:
ITMID4
資料種別:
逐次刊行物 (A)
記事区分:
原著論文
発行国:
アメリカ合衆国 (USA)
言語:
英語 (EN)