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J-GLOBAL ID：201702240071839114   整理番号：17A0213593

畳込みノイズ除去オートエンコーダを用いた医用画像の雑音除去【Powered by NICT】

Medical Image Denoising Using Convolutional Denoising Autoencoders

著者 (1件)： Gondara Lovedeep
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICDMW  ページ： 241-246  発行年： 2016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： 画像雑音除去は医用画像解析における重要な前処理ステップである。異なるアルゴリズムは様々な雑音除去性能を有する過去三年間に提案されている。より最近では,すべての従来の方法より優れた性能を持つ,深い学習ベースモデルは,大きな可能性を示した。これらの方法は大規模なトレーニングサンプルサイズと高い計算コストの必要性の制限されている。本論文では,小さなサンプルサイズを用いた,畳込み層を用いて構築されたノイズ除去オートエンコーダは,医用画像の効率的雑音除去のためにも利用できることを示した。不均一画像は,増加する雑音除去性能のためのサンプルサイズを高めるために組み合わせることができる。ネットワークの最も簡単な人間の目に微分可能でない雑音と信号が高い腐敗レベルを持つ画像を再構成できる。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： *雑音除去 ,  微分 ,  アルゴリズム ,  *畳込み ,  *画像 ,  *雑音 ,  学習 ,  *雑音低減 ,  ネットワーク ,  再構成 ,  *医用画像 ,  前処理
準シソーラス用語： 計算コスト ,  医用画像解析 ,  画像雑音除去 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 畳込み ,  ノイズ除去 ,  オートエンコーダ ,  医用画像 ,  雑音除去