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J-GLOBAL ID：202102275716567571   整理番号：21A1486400

複数のデータセットを用いた3D-CNN肺野結節影分類モデルの検証

3D-CNN Model Verification for Lung Nodules Using Multiple Data Sets

著者 (2件)： 李拓宇 (新潟大 大学院自然科学研究科) ,  山崎達也 (新潟大 工)
資料名： 電子情報通信学会大会講演論文集(CD-ROM)  (電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集(CD-ROM))
巻： 2021  号： 総合大会  ページ： ROMBUNNO.D-16-2  発行年： 2021年02月23日 
JST資料番号： G0508B  ISSN： 1349-144X  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.日本における2018年の肺がん死者数は74,328人で,部位別で最多である[1].生存率向上のためには早期発見が重要であるが,近年のCT(Computer Tomography)検査数の増加や発見が困難な肺がんの存在という問題...【本文一部表示】

シソーラス用語： 汎用性 ,  生存率 ,  二次元 ,  *三次元 ,  断層画像 ,  肺腫瘍 ,  早期診断 ,  ボクセル ,  アノテーション ,  検証実験
準シソーラス用語： 訓練データ ,  CT画像 ,  分類精度 ,  転移学習 ,  *分類モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  電子航法一般  (ND14010O)

タイトルに関連する用語 (8件)： データセット ,  3D ,  CNN ,  肺野 ,  結節 ,  影 ,  分類モデル ,  検証