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J-GLOBAL ID：201902232356471825   整理番号：19A2170599

深層学習における学習データセット規模拡大に応じた分類精度向上に関する実験的検討-超拡大大腸内視鏡画像における腫瘍性病変分類に向けた特徴量抽出-

著者 (8件)： 伊東隼人 (名古屋大 大学院情報学研究科) ,  森悠一 (昭和大 横浜市北部病院 消化器セ) ,  三澤将史 (昭和大 横浜市北部病院 消化器セ) ,  小田昌宏 (名古屋大 大学院情報学研究科) ,  工藤進英 (昭和大 横浜市北部病院 消化器セ) ,  森健策 (名古屋大 大学院情報学研究科) ,  森健策 (名古屋大 情報基盤セ) ,  森健策 (情報学研 医療ビッグデータ研究セ)
資料名： 日本医用画像工学会大会予稿集(CD-ROM)  (日本医用画像工学会大会抄録集(CD-ROM))
巻： 38th  ページ： 197-204  発行年： 2019年 
JST資料番号： L4846A  ISSN： 0288-450X  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 超拡大大腸内視鏡による超倍率の拡大観察はリアルタイムなポリー...

シソーラス用語： ヒト ,...
準シソーラス用語： *超拡大内視鏡 ,...

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著者キーワード (10件)： Colonoscopy ,  endocytoscope ,  pathological pattern classificatoin ,  deep learning ,  内視鏡検査 ,  超拡大内視鏡 ,  病理類型分類 ,  深層学習 ,  テクスチャ解析 ,  汎化性能

分類 (3件)： 腫ようの診断  (GE03020J) ,  消化器の腫よう  (GH04000D) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (10件)： 深層学習 ,  学習データ ,  規模 ,  拡大 ,  分類精度 ,  実験 ,  大腸内視鏡 ,  腫瘍性病変 ,  分類 ,  特徴量抽出