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J-GLOBAL ID：201702251636357554   整理番号：17A1592071

脳脊髄液画像分類における畳込み神経回路網の応用【JST・京大機械翻訳】

Cerebrospinal fluid images classification based on convolution neural network

著者 (3件)： Gong Zhenting (桂林電子科技大学計算机与信息安全学院广西高校図像図形智能処理重点実験室,广西桂林,541004) ,  Chen Guangxi (桂林電子科技大学計算机与信息安全学院广西高校図像図形智能処理重点実験室,广西桂林,541004) ,  Cao Jianshou (桂林電子科技大学計算机与信息安全学院广西高校図像図形智能処理重点実験室,广西桂林,541004)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Sheji  (Jisuanji Gongcheng yu Sheji)
巻： 38  号： 4  ページ： 1056-1061  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3599A  ISSN： 1000-7024  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 脳脊髄液細胞画像のトポロジー構造が複雑であるため、伝統的な人工特徴に基づく分類方法は効果がよくなく、畳込み神経回路網に基づく脳脊髄液細胞画像分類方法を提案した。1つのネットワークを設計し,ReLU,LReLU,およびRReLUの3つの活性化関数を用いて,3つのネットワークモデルに分割した。CNN-RReLUモデルにおいて,RReLU活性化関数を用いた場合,新しい戦略を用いて,訓練と試験の段階において,パラメータaの値はランダムに5から8までの範囲で均一に分布していることが示された。正常な異常脳脊髄液細胞画像と3種類の単一目標脳脊髄液細胞画像における実験結果により、この方法は平均分類精度の標準において顕著な向上があり、単一平均分類時間が大幅に減少し、CNN-RReLUの性能が最も良く、方法の有効性を検証した。それは,より良い応用価値を持った。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *畳込み ,  位相幾何学 ,  *神経回路網 ,  *髄液 ,  モデル ,  *画像 ,  ネットワーク
準シソーラス用語： 分類精度 ,  ネットワークモデル ,  活性化関数 ,  分類法 ,  髄液細胞 ,  *画像分類 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： convolutional neural network ,  cerebrospinal fluid ,  image classification ,  RReLU activation function ,  CNN-RReLU

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 脳脊髄液 ,  画像分類 ,  畳込み ,  神経回路網 ,  応用