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J-GLOBAL ID：201702250171084015   整理番号：17A1036501

皮膚病変セグメンテーションのための深部側層の研究【Powered by NICT】

Investigating deep side layers for skin lesion segmentation

著者 (6件)： Bozorgtabar Behzad (IBM Research - Australia, Melbourne, VIC, Australia) ,  Ge Zongyuan (IBM Research - Australia, Melbourne, VIC, Australia) ,  Chakravorty Rajib (IBM Research - Australia, Melbourne, VIC, Australia) ,  Abedini Mani (IBM Research - Australia, Melbourne, VIC, Australia) ,  Demyanov Sergey (IBM Research - Australia, Melbourne, VIC, Australia) ,  Garnavi Rahil (IBM Research - Australia, Melbourne, VIC, Australia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISBI  ページ： 256-260  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： 正確な皮膚病変セグメンテーションは,医用画像解析のための重要であるが困難な問題である。皮膚病変セグメンテーションは病変内で見出された顕著なパターンと色彩多様性,種々のアーチファクトの存在,などの課題を受ける。本論文では,病変セグメンテーションのための解像度とスケールを変化させた中間層で学んだ特徴の識別能力を利用するいくつかの側出力を持つ二完全畳込みネットワークを提示した。より詳しくいえば,ここでは病変の正確な確率マップを出力でなく,ファジィ境界,病変セグメンテーションをさらに改善するような微細病変境界詳細を抽出するために提案フレームワークを可能にする側層の微細及び粗大予測スコアを統合した。定量的評価は,生物医学イメージング(ISBI 2016)データセット,筆者らが提案したアプローチ最新の皮膚セグメンテーション法に比べて優れてを示すに関する2016年国際シンポジウムを行った。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： ネットワーク ,  分解能 ,  *皮膚障害 ,  曖昧さ ,  画像処理 ,  *セグメンテーション ,  予測 ,  色相 ,  畳込み ,  アーチファクト
準シソーラス用語： 国際シンポジウム ,  定量的評価 ,  スコア ,  *病巣 ,  医用画像解析 , 【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 (4件)： 皮膚病変 ,  セグメンテーション ,  深部 ,  研究