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J-GLOBAL ID：201702286327984933   整理番号：17A1258585

深い畳込み活性化特徴を用いたパパニコロウ試験の自動化【Powered by NICT】

Automating Papanicolaou Test Using Deep Convolutional Activation Feature

著者 (4件)： Hyeon Jonghwan ,  Choi Ho-Jin ,  Lee Kap No ,  Lee Byung Doo
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： MDM  ページ： 382-385  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： 子宮頚癌は,女性の最も一般的な癌世界第四位である,年266,000死亡であった。子宮頚癌は細胞診で診断できる。本試験では,細胞病理学者は頚部細胞の顕微鏡画像を観察し,患者が異常かどうかを決定する。研究によると,子宮頚部細胞診の精度は89.7%と報告されている。患者の生活と関連しているので,この試験の精度を改善するために重要である。多くのシステムは,審査員の専門家は医療分野における試験の精度を改善するために提案されているが,開発はクリーンに試験データを定量化した地域に限られている。本論文では,畳込みニューラルネットワークといくつかの機械学習分類器を用いた顕微鏡画像からの子宮頸部細胞の正常/異常状態を自動的に分類するモデルを設計し,訓練した。その結果,サポートベクトルマシンは,78%のF1スコアと最高の性能を達成した。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： ニューラルネットワーク ,  女性 ,  サポートベクトルマシン ,  患者 ,  *畳込み ,  機械学習 ,  細胞診 ,  *自動化 ,  子宮頚部腫瘍
準シソーラス用語： スコア ,  子宮頚 ,  試験データ ,  子宮頚部細胞診 ,  顕微鏡画像 ,  細胞病理学 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 女性生殖器と胎児の腫よう  (GS04000K) ,  腫ようの診断  (GE03020J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 畳込み ,  活性化 ,  試験 ,  自動化