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J-GLOBAL ID：201702221419477402   整理番号：17A0802541

CT画像分割における逆伝搬ニューラルネットワークを用いたアルゴリズム研究

The algorithm Study for Using the Back Propagation Neural Network in CT Image Segmentation

著者 (4件)： ZHANG Peng (Beijing Jiaotong Univ., Beijing, CHN) ,  LIU Jie (Beijing Jiaotong Univ., Beijing, CHN) ,  CHEN Chen (Beijing Jiaotong Univ., Beijing, CHN) ,  LI YingQi (Beijing Jiaotong Univ., Beijing, CHN)
資料名： Proceedings of SPIE  (Proceedings of SPIE)
巻： 10245  ページ： 102450B.1-102450B.4  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0943A  ISSN： 0277-786X  CODEN： PSISDG  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 逆伝搬ニューラルネットワーク(BPニューラルネットワーク)は,逆方向に広がる間に積極的に広がる多層フィードフォワードネットワークの一種で,複雑な数学的方程式を必要とせずに多数の入力層と出力層との間のマッピングを学習し記憶することができる。本論文では,心臓画像のセグメント化を扱うBPを紹介したが,この方法を使用して,類似の心臓画像については,類似したすべての画像を高速で駆動するニューラルネットワークを構築することができる。より正確な結果を得るために,各結果をニューラルネットワークに再インポートして重みを変更することができる。また,画像を取り込む前に画像をフィルタリングして,画像中のノイズを減らすことができる。今後は,この方法をMRI画像やその他の分野の運転など,より多くの場面に適用しようと考えている。

シソーラス用語： *断層画像 ,  計算機トモグラフィー ,  セグメンテーション ,  画像処理 ,  *ニューラルネットワーク ,  *アルゴリズム ,  医用画像 ,  新設 ,  配置 ,  雑音 ,  雑音低減 ,  フィルタリング
準シソーラス用語： *CT画像 ,  画像分割 ,  *逆伝搬ニューラルネットワーク ,  心臓画像 ,  ネットワーク構築 ,  画像ノイズ ,  ノイズ除去 ,  画像フィルタリング ,  医用画像セグメンテーション

分類 (2件)： 循環系の基礎医学  (GJ01020K) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (4件)： CT画像 ,  逆伝搬ニューラルネットワーク ,  アルゴリズム ,  研究