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J-GLOBAL ID：201702249543804017   整理番号：17A1731120

GPUベース超音波研究走査装置に及ぼす性ディープ学習アルゴリズム統合の実現可能性【Powered by NICT】

The feasibility of deep-learning algorithms integration on a GPU-based ultrasound research scanner

著者 (2件)： Jarosik Piotr (Department of Computational Science, Institute of Fundamental Technological Research, Warsaw, Poland) ,  Lewandowski Marcin (Laboratory of Professional Electronics, Institute of Fundamental Technological Research, Warsaw, Poland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IUS  ページ： 1  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： 超音波医療診断画像の医師の解釈に基づくリアルタイム様式である。これまで,自動化計算機支援診断ツールは,超音波イメージングに広く適用されてなかった。性ディープ学習,人工知能における新たな方法は,医療画像診断法における新しい応用をもたらした。研究の目的は,GPUソフトウェアビーム形成を行う研究スキャナ上に直接性ディープ学習アルゴリズムを実装の実現可能性を示すことであった。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： 画像診断 ,  ソフトウェア ,  自動化 ,  *走査装置 ,  *学習アルゴリズム ,  *超音波 ,  超音波画像 ,  人工知能 ,  計算機診断 ,  画像 ,  *学習 ,  医師 ,  ビーム成形
準シソーラス用語： 実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 音響信号処理  (BB03050C) ,  生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (8件)： GPU ,  超音波 ,  研究 ,  走査装置 ,  性 ,  学習アルゴリズム ,  統合 ,  実現可能性