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J-GLOBAL ID：201702238416419463   整理番号：17A1730616

畳込みニューラルネットワークを用いた網膜血管検出法【Powered by NICT】

A retinal vessel detection approach using convolution neural network

著者 (4件)： Sengur Abdulkadir (Firat University Technology Faculty Electrical and Electronics Engineering Dept. Elazig, TURKEY) ,  Guo Yanhui (University of Illinois Department of Computer Science Illinois, USA) ,  Budak Umit (Bitlis Eren University Electrical and Electronics Engineering Dept. Elazig, TURKEY) ,  Vespa Lucas J. (University of Illinois at Springfield Department of Computer Science Illinois, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IDAP  ページ： 1-4  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： コンピュータ支援検出(CAD)は眼底画像を解釈するための医師を支援するための効率的方法を提供する。CADシステムでは,網膜血管(RV)検出は,網膜疾患領域を自動的に同定かつ正確に重要なステップである。しかし,RV検出はノイズのある背景に血管の形態の変化のために,挑戦的な問題である。本論文では,分類問題として検出タスクを定式化し,二クラス分類器としての畳込みニューラルネットワーク(CNN)を用いてそれを解決した。提案したモデルは2畳込み層,2貯留層,1脱落層と1損失層を持っている。提案したCNNはより優れた性能を達成し,91.78%の精度と0.96743AUCスコアと駆動データセット上での自動網膜血管セグメンテーションのための最新技術よりも著しく優れている。AUC値に基づく数種の先端的な手法と著者らの結果を比較した。比較を行い,提案方式は二番目に良好なAUC値を与えることを示した。これは前処理段階を持たない提案手法の有効性を実証した。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： 定式化 ,  医師 ,  *ニューラルネットワーク ,  *網膜血管 ,  *畳込み ,  *網膜 ,  網膜疾患 ,  *血管 ,  前処理 ,  *検出法 ,  雑音
準シソーラス用語： 血管セグメンテーション ,  貯留層 ,  眼底写真 ,  コンピュータ支援検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  網膜血管 ,  検出法