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J-GLOBAL ID：201702232292683669   整理番号：17A0889342

深学習手法を用いたダーモスコピー画像からの皮膚病変の分類【Powered by NICT】

Skin lesion classification from dermoscopic images using deep learning techniques

著者 (4件)： Romero Lopez Adria (Universitat Politecnica de Catalunya, Barcelona, Spain) ,  Giro-i-Nieto Xavier (Universitat Politecnica de Catalunya, Barcelona, Spain) ,  Burdick Jack (Florida Atlantic University, Boca Raton, USA) ,  Marques Oge (Florida Atlantic University, Boca Raton, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： BioMed  ページ： 49-54  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： 医用画像解析のための深層学習法の最近の出現は,患者の健康についてのより良い意思決定を行うにおける人間の専門家を支援する知的医療画像診断システムの開発を可能にした。本論文では,皮膚病変分類,特に初期メラノーマ検出の問題に焦点を当て,悪性または良性として皮膚病変を含むダーモスコピー画像を分類する問題を解くために性ディープ学習ベースアプローチを提案した。提案した解はVGGNet畳込みニューラルネットワークアーキテクチャの周りに構築されたし,転移学習パラダイムを用いた。実験結果は有望であり,ISICアーカイブデータセット上で,提案手法は78.66%の感度値,であることをデータセットに関する見解の現在の状態よりも有意に高い値を達成した。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 ,  *学習 ,  黒色腫 ,  意思決定 ,  *画像 ,  畳込み ,  医用画像 ,  患者
準シソーラス用語： 転移学習 ,  診断システム ,  健康 ,  深層学習 ,  医用画像解析 ,  *ダーモスコピー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 医用情報処理  (JE15030Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 学習 ,  手法 ,  ダーモスコピー ,  皮膚病変 ,  分類