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J-GLOBAL ID：201702273392972051   整理番号：17A1036680

畳込みニューラルネットワークによる結腸ポリープ分類のための集合組織転移学習の調査【Powered by NICT】

Exploring texture Transfer Learning for Colonic Polyp Classification via Convolutional Neural Networks

著者 (8件)： Ribeiro Eduardo (University of Salzburg - Department of Computer Sciences, AT) ,  Hafner Michael (St. Elisabeth Hospital - Vienna, AT) ,  Wimmer Georg (University of Salzburg - Department of Computer Sciences, AT) ,  Tamaki Toru (Hiroshima University, Department of Information Engineering, JP) ,  Tischendorf J.J.W. (RWTH Aachen University Hospital, Medical Department III, DE) ,  Yoshida Shigeto (Hiroshima University, Department of Information Engineering, JP) ,  Tanaka Shinji (St. Hiroshima University Hospital, Department of Endoscopy, JP) ,  Uhl Andreas (University of Salzburg - Department of Computer Sciences, AT)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISBI  ページ： 1044-1048  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： 本研究では,異なるモダリティを用いて得られた八HD エンドスコプ酸画像データベースにおける大腸ポリープの自動分類のための畳込みニューラルネットワーク(CNN’s)による転移学習を扱った。この目的のために,アーキテクチャ,訓練アプローチ,クラスの数,画像の数だけでなく,訓練段階で画像の性質は結果に影響を及ぼすことができるかどうかを調べた。実験はクラスの数と画像の性質は,標的データベースに類似しているとき,結果が改善されることを示した。,文献で最も使用されている特徴と比較して転移学習により得られた良好な結果はCNNにより学習された特徴は,大腸ポリープの自動分類に高度に関連することを示唆した。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： データベース ,  *集合組織 ,  自動分類 ,  *畳込み ,  計算機アーキテクチャ ,  *ニューラルネットワーク ,  画像 ,  画像データベース
準シソーラス用語： モダリティ ,  *転移学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  結腸ポリープ ,  分類 ,  集合組織 ,  転移学習 ,  調査