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J-GLOBAL ID：201702288356140912   整理番号：17A1260484

畳込みニューラルネットワークを用いた子宮頚癌における前駆体病変のセグメンテーション【Powered by NICT】

Segmentation of precursor lesions in cervical cancer using convolutional neural networks

著者 (9件)： Albayrak Abdulkadir (Bilgisayar Muehendisligi Boeluemue, Yildiz Teknik Ueniversitesi) ,  Unlu Asli (Patoloji Anabilim Dali, Istanbul Medipol Ueniversitesi) ,  Calik Nurullah (Elektronik ve Haberles,me Muehendisligi, Boeluemue Yildiz Teknik Ueniversitesi) ,  Bilgin Gokhan (Bilgisayar Muehendisligi Boeluemue, Yildiz Teknik Ueniversitesi) ,  Turkmen Ilknur (Patoloji Anabilim Dali, Istanbul Medipol Ueniversitesi) ,  Cakir Asli (Patoloji Anabilim Dali Istanbul Medipol Ueniversitesi) ,  Capar Abdulkerim (Biliss,im Enstituesue, Istanbul Teknik Ueniversitesi) ,  Toreyin Behcet Ugur (Biliss,im Enstituesue, Istanbul Teknik Ueniversitesi) ,  Ata Lutfiye Durak (Bilis,im Enstituesue, Istanbul Teknik Ueniversitesi)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SIU  ページ： 1-4  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,世界中で頻繁に見られる癌の一つであり,わが国では前駆体病変から開発した。疾患の診断が可能であることを,これらの前駆体病変は,病理学者により解析した。本研究では,前癌病変の自動検出を行うシステムは,畳込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて行った。訓練段階では,提案したシステムの損傷認識性能は92%に達している。その後,訓練フェーズ中の60×60画素タイルを用いてセグメント化した全体像。結局,前駆体病変は81.71%Dice係数で分離した。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： *前駆体 ,  前癌状態 ,  *畳込み ,  *ニューラルネットワーク ,  *セグメンテーション ,  画素 ,  *子宮頚部腫瘍 ,  病理学
準シソーラス用語： 自動検出 ,  *病巣 , 【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 (5件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  子宮頚癌 ,  前駆体 ,  病変 ,  セグメンテーション