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J-GLOBAL ID：201702228305212352   整理番号：17A1254215

臨床画像の色素性および非着色皮膚病変検出のための生成的敵対的ニューラルネットワーク【Powered by NICT】

Generative Adversarial Neural Networks for Pigmented and Non-Pigmented Skin Lesions Detection in Clinical Images

著者 (2件)： Udrea Andreea ,  Mitra George Daniel
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CSCS  ページ： 364-368  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： 皮膚癌は色白の皮膚集団における最も一般的な悪性腫瘍の一つである。は二種類の主なクラス:黒色腫と非黒色腫皮膚癌に分けられる。これは,色素,非色素皮膚病変は重要なリスクを高める可能性があることを意味している。黒色腫はより積極的という事実のために,色素性皮膚病変は,自動診断の観点から多くの注目を得た。この方法で最も重要なステップの一つは,画像(ダーモスコープまたは標準カメラで取得した)における皮膚病変を正確に同定することである。病変の正確な同定に基づいて,癌診断のための特異的自動アルゴリズムを開発することができる。本論文では,色素性および非色素病変セグメンテーションのための人工知能法を提案し,評価した。法は,生成敵対的ニューラルネットワークを用いた。ネットワークは,スマートフォンカメラで取得した画像の大規模集合上で訓練し,試験した。結果では,病変のほぼ92%が,試験セットに正確に同定されることを示した。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： *皮膚障害 ,  *画像 ,  *ニューラルネットワーク ,  黒色腫 ,  *色素 ,  *ネットワーク ,  アルゴリズム ,  カメラ ,  皮膚腫瘍 ,  セグメンテーション
準シソーラス用語： 癌診断 ,  *病巣 ,  ダーモスコープ ,  非黒色腫皮膚がん ,  悪性腫瘍 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 皮膚の腫よう  (GF04000X) ,  腫ようの化学・生化学・病理学  (GE02030N)

タイトルに関連する用語 (6件)： 臨床画像 ,  色素 ,  非着色 ,  皮膚病変 ,  敵対 ,  ニューラルネットワーク