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J-GLOBAL ID：202402286796506424   整理番号：24A2571745

説明可能性を考慮した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

Diagnosis of the Invasion Depth of Gastric Cancer by a Convolutional Neural Network with Explainability

著者 (4件)： 竹中太一郎 (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 学術研究院 医歯薬学域) ,  濱田健太 (岡山大 学術研究院 医歯薬学域)
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： 2024  号： 総合大会  ページ： ROMBUNNO.D-16-04  発行年： 2024年02月26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.本研究では,内視鏡画像に基づく胃癌深達度診断を目的として,説明可能性を考慮した畳み込みニューラルネットワークを提案し,診断用の特徴抽出器として利用する.ここで,胃癌深達度とは,胃癌の胃粘膜への浸潤の程度を意味し,粘膜層にとどま...【本文一部表示】

シソーラス用語： 学習 ,  特徴抽出 ,  粘膜 ,  同調 ,  画像 ,  多数決論理 ,  高次元 ,  *胃腫瘍 ,  画像認識 ,  ディープニューラルネットワーク ,  *畳込みニューラルネットワーク ,  特徴ベクトル
準シソーラス用語： 訓練データ ,  *深達度診断 ,  内視鏡画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 説明 ,  可能性 ,  畳み込みニューラルネットワーク ,  胃癌 ,  深達度診断