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J-GLOBAL ID：201702263195318875   整理番号：17A1036636

深い学習を用いた脳MRI画像からの年齢推定【Powered by NICT】

Age estimation from brain MRI images using deep learning

著者 (9件)： Huang Tzu-Wei (Department of Computer Science, National Tsing-Hua University, Taiwan) ,  Chen Hwann-Tzong (Department of Computer Science, National Tsing-Hua University, Taiwan) ,  Fujimoto Ryuichi (Graduate School of Information Science, Tohoku University, Japan) ,  Ito Koichi (Graduate School of Information Science, Tohoku University, Japan) ,  Wu Kai (South China University of Technology, China) ,  Sato Kazunori (Institute of Development, Aging and Cancer, Tohoku University, Japan) ,  Taki Yasuyuki (Institute of Development, Aging and Cancer, Tohoku University, Japan) ,  Fukuda Hiroshi (Tohoku Medical and Pharmaceutical University, Japan) ,  Aoki Takafumi (Graduate School of Information Science, Tohoku University, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISBI  ページ： 849-852  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： 脳MR画像からヒトの年齢を推定することはAlzheimer病の早期検出に有用である。本論文では,被験者の年齢を予測するための深層学習に基づく高速で正確な方法を提案した。以前の方法と比較して,提案アルゴリズムはより少ない入力画像を用いて同等の精度を達成した。GPU版プログラムを用いて,予測を行うのに必要な時間は20msであった。平均絶対誤差(MAE)を用いてこの方法を評価し,この方法が4.0年のMAEと被験者の年齢を予測することができた。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： NMRイメージング ,  *画像 ,  ヒト ,  高速度 ,  Alzheimer病 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 深層学習 ,  被験者 ,  *年齢推定 ,  *頭部MRI , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 学習 ,  脳MRI ,  年齢推定