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J-GLOBAL ID:201702265420576014   整理番号:17A1396762

深い正準相関解析および多重カーネル学習を用いた肝腫瘍のCEUSベース分類【Powered by NICT】

CEUS-based classification of liver tumors with deep canonical correlation analysis and multi-kernel learning
著者 (8件):
資料名:
巻: 2017  号: EMBC  ページ: 1748-1751  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)
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造影剤増強超音波(CEUS)は,肝臓癌の診断のための広く受け入れられている画像診断法した。臨床診療では,動脈,門脈および後期相の造影パターンから選択したいくつかの典型的な画像は診断のための信頼できる情報基盤を提供することができる。本研究では,三相から選択されたわずか三典型的なCEUS画像,放射線科医の臨床診断モードをシミュレートする肝癌のためのCEUSベース計算機支援診断(CAD)の開発を提案した。提案したCADでは,深正準相関分析(DCCA)は最初の動脈および門脈静脈相,動脈相と後期相の間の三CEUS対を行い,それぞれ,DCCAのマルチビュー融合の有効性に起因していた。発生した六ビュー特徴は,マルチカーネル学習(MKL)分類器に供給されたさらに予測診断結果を促進することである。実験結果は,提案したDCCA MKLアルゴリズムは悪性肝癌から良性肝腫瘍を識別するための最良の性能を達成することを示す。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
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分類 (2件):
分類
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消化器の腫よう  ,  腫ようの診断 

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