文献

J-GLOBAL ID：201702224166989836   整理番号：17A1036682

セルラオートマトンリザーバコンピューティングに基づく分散表現を用いた医用画像のモダリティ分類【Powered by NICT】

Modality classification of medical images with distributed representations based on cellular automata reservoir computing

著者 (4件)： Kleyko Denis (Department of Computer Science Electrical and Space Engineering, Lulea& University of Technology, Sweden) ,  Khan Sumeer (Department of Computer and Information Sciences, Universiti Teknologi PETRONAS, Malaysia) ,  Osipov Evgeny (Department of Computer Science Electrical and Space Engineering, Lulea& University of Technology, Sweden) ,  Yong Suet-Peng (Department of Computer and Information Sciences, Universiti Teknologi PETRONAS, Malaysia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISBI  ページ： 1053-1056  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  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： 医用画像に対応するモダリティ医用画像検索システムにおける重要なフィルタである。超次元計算と貯留層計算の原理の使用に基づく医用画像のモダリティの分類を提示した。提案手法の最高の分類精度は与えられたデータセット(83% vs. 84%)のための最良の古典的方法と同等であることを実証した。提案した方法の主要な有効な特性は,訓練フェーズ中に最適化ルーチンを必要としないことであると自然新しい訓練データのアベイラビリティにインクリメンタル学習を可能にした。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： フィルタ ,  *医用画像 ,  アベイラビリティ ,  最適化
準シソーラス用語： インクリメンタル学習 ,  訓練データ ,  ルーチン ,  分類精度 ,  貯留層 ,  医用画像検索 ,  *モダリティ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (4件)： 分散表現 ,  医用画像 ,  モダリティ ,  分類