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J-GLOBAL ID：201702259110764735   整理番号：17A1622281

結核検出のための特徴抽出器としての前調教畳込みニューラルネットワーク【Powered by NICT】

Pre-trained convolutional neural networks as feature extractors for tuberculosis detection

著者 (2件)： Lopes U.K. (DevGrid, 482, Italia Avenue, Caxias do Sul, RS, Brazil) ,  Valiati J.F. (Artificial Intelligence Engineers - AIE, 262, Vieira de Castro Street, Porto Alegre, RS, Brazil)
資料名： Computers in Biology and Medicine  (Computers in Biology and Medicine)
巻： 89  ページ： 135-143  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0858A  ISSN： 0010-4825  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： は2015年に,結核に感染した約百八十万人が死亡し,多くの発展途上国におけるそれらの推定されている。疾患は初期段階で検出されたなら,それらの死亡の多くは予防することができたが,最も進歩した診断法は,質量採用のためのコスト的に困難である。最も一般的な結核診断方法の一つは,正面胸部X線写真の解析であるが,この方法の影響を適切に訓練した放射線科医による各ラジオグラフィーの個々の解析のための必要性によって減少した。相当の研究が医用画像への計算技術を適用することにより診断を自動化に見出され,それにより個々の画像解析のための必要性を除去し,全体的なコストを大幅に減少させことができる。さらに,深層学習に関する最近の改善は,多様な領域上の画像を分類する優れた結果を達成したが,結核診断への応用は限られている。このように,本研究の焦点は,分野の研究を前進させ,疾患を検出するための特徴抽出器として予め訓練畳込み神経回路網の応用三提案を提示されるであろうことを研究を生成した。本研究で示した提案を実装し,現在の文献と比較した。得られた結果は,医用画像特徴抽出器として予め訓練畳込みネットワークの可能性を実証した公表された研究とは競合した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *結核 ,  ラジオグラフィー ,  医用画像 ,  画像分析 ,  神経回路網 ,  *畳込み ,  *ニューラルネットワーク ,  *特徴抽出 ,  自動化 ,  発展途上国 ,  学習 ,  画像
準シソーラス用語： 深層学習 ,  放射線科医 ,  胸部X線写真 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 深い学習 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  結核 ,  コンピュータ支援診断 ,  多重インスタンス学習 ,  アンサンブル学習

分類 (2件)： エネルギーに関する技術・経済問題  (LA01050V) ,  環境問題  (SA01020V)

タイトルに関連する用語 (4件)： 結核 ,  特徴抽出 ,  調教 ,  畳込みニューラルネットワーク