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J-GLOBAL ID：201702281152145238   整理番号：17A1176621

人工神経回路網を用いた顕微分光法画素の正確で解釈可能分類【Powered by NICT】

Accurate and interpretable classification of microspectroscopy pixels using artificial neural networks

著者 (6件)： Manescu Petru (National Institute of Standards and Technology, Gaithersburg, MD 20877, USA) ,  Jong Lee Young (National Institute of Standards and Technology, Gaithersburg, MD 20877, USA) ,  Camp Charles (National Institute of Standards and Technology, Gaithersburg, MD 20877, USA) ,  Cicerone Marcus (National Institute of Standards and Technology, Gaithersburg, MD 20877, USA) ,  Brady Mary (National Institute of Standards and Technology, Gaithersburg, MD 20877, USA) ,  Bajcsy Peter (National Institute of Standards and Technology, Gaithersburg, MD 20877, USA)
資料名： Medical Image Analysis  (Medical Image Analysis)
巻： 37  ページ： 37-45  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3156A  ISSN： 1361-8415  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： 本論文では,ピクセルレベルで顕微分光法から材料を分類する問題を検討した。課題は,識別スペクトル特徴を同定し,スペクトルに関する正確で解釈可能なモデルとクラスラベルを得ることにある。生スペクトルの関連する特徴を同定し,高い分類精度を達成することを人工ニューラルネットワーク(ANN)モデルのタンデムからの教師つき分類器を設計することにより問題を検討した。ANNモデルのタンデムは,モデルの複雑さを低下させると得られたモデルの解釈可能性を達成するために,分類規則抽出法とメッシュ化した。研究の寄与はスペクトルの線形結合で構成される特定の目標クラスの識別特徴に関する顕微分光法仮説に基づいて,各ANNモデルを設計した。新規性は,正確で解釈可能な分類結果を達成するためにタンデム配置にメッシュANNと決定ルールモデルにある。提案した方法は広帯域コヒーレント反Stokes Raman散乱(BCARS)顕微鏡細胞画像(600000ピクセルレベルスペクトル)のセットと生化学的専門家により生成された以前に参照四クラスルールベースモデルを用いて評価した。生成された分類ルールベースモデルはDICE画素ラベル類似性計量により測定した,ベクトル余弦計量により測定した基準則に類似した平均96%で平均85%正確であった。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： 散乱 ,  *ニューラルネットワーク ,  スペクトル ,  *顕微分光分析 ,  類似性 ,  広帯域 ,  *画素 ,  ベクトル ,  コヒーレンス ,  直列接続
準シソーラス用語： 分類ルール ,  ディシジョンルール ,  線形結合 ,  分類精度 ,  スペクトル特徴 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Microspectroscopy ,  人工ニューラルネットワーク ,  BCARS ,  ハイパースペクトルイメージング ,  ルールベースモデル

分類 (5件)： 電極過程  (CB07040U) ,  モルタル,コンクリート  (RA06042H) ,  セラミック・陶磁器の製造  (YC03020V) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  油脂の性質  (YG01020T)

タイトルに関連する用語 (4件)： 人工神経回路網 ,  顕微分光法 ,  画素 ,  分類