文献

J-GLOBAL ID：202202222705951319   整理番号：22A1464843

肺腫瘍検出における適切な画像データ拡張方法の検討

A Study of the Appropriate Image Data Augmentation Methods for Lung Tumor Detection

著者 (3件)： TAN Cher Yen (新潟大 工) ,  山崎達也 (新潟大 工) ,  山崎元彦 (新潟大 医歯学総合病院 放射線診断科)
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： 2022  号： 総合大会  ページ： ROMBUNNO.D-16-2  発行年： 2022年03月01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.肺がんは,がんの中で最も頻度が高く,日本における2019年の肺がん死亡数は75394人で部位別で最多である[1].生存率向上のために早期発見が重要である.しかし,近年ではCT(Computer Tomography)検査数の増...【本文一部表示】

シソーラス用語： 学習 ,  同調 ,  *画像 ,  モデル ,  生存率 ,  *肺腫瘍 ,  早期診断 ,  機械学習 ,  物体検出 ,  評価指標 ,  深層学習
準シソーラス用語： CT画像 ,  放射線科医 ,  オンライン ,  精度評価 ,  胸部CT画像 , 【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 (2件)： 肺腫瘍 ,  拡張