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J-GLOBAL ID：202102213372191373   整理番号：21A0783990

畳み込みニューラルネットワークによる胃癌深達度診断

The Diagnosis of the Invasion Depth of Gastric Cancer By Convolution Neural Network

著者 (5件)： 中安弘也 (岡山大 大学院ヘルスシステム統合科学研究科) ,  相田敏明 (岡山大 大学院ヘルスシステム統合科学研究科) ,  河原祥朗 (岡山大 大学院医歯薬学総合研究科) ,  濱田健太 (岡山大 大学院医歯薬学総合研究科) ,  岡田裕之 (岡山大 大学院医歯薬学総合研究科)
資料名： 電気・情報関連学会中国支部連合大会講演論文集(CD-ROM)  (電気・情報関連学会中国支部連合大会(CD-ROM))
巻： 71st  ページ： ROMBUNNO.R20-24-01-03  発行年： 2020年 
JST資料番号： L1892B  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. 本研究は,早期胃癌を患った患者の,胃の内視鏡画像を基に,その深達度診断を行うシステムの開発を目的としている.ここで,胃癌の深達度とは,癌の胃粘膜への浸潤の度合いのことである.深達度が低い胃癌であれば,患者にとって負担の少な...【本文一部表示】

シソーラス用語： *畳込み ,  ベクトル ,  学習 ,  *ニューラルネットワーク ,  パターン分類 ,  演算 ,  画素 ,  ロバスト性 ,  *胃腫瘍 ,  画像認識 ,  計算コスト ,  *畳込みニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 訓練データ ,  内視鏡画像 ,  転移学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 畳み込みニューラルネットワーク ,  胃癌 ,  深達度診断