文献
J-GLOBAL ID:201702288458431398
整理番号:17A0603176
畳み込みニューラルネットワークを用いた脂肪細胞セグメンテーションにおける分割精度改善手法の提案
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著者 (7件):
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資料名:
巻:
2017
号:
MPS-112
ページ:
Vol.2017-MPS-112,No.27,1-6 (WEB ONLY)
発行年:
2017年02月20日
JST資料番号:
U0451A
資料種別:
会議録 (C)
記事区分:
原著論文
発行国:
日本 (JPN)
言語:
日本語 (JA)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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内臓脂肪の過剰蓄積は,高血圧や糖尿病,脂質異常症等の生活習慣...
シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
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分類 (3件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
医用画像処理
, パターン認識
, 人工知能
引用文献 (14件):
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内田誠一:バイオイメージインフォマティクスと画像情報学,電子情報通信学会誌,Vol. 98, No. 7, pp. 597-603 (2015).
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杉原 甫:脂肪細胞の増殖,第124回日本医学会シンポジウム記録集「肥満の科学」,pp. 71-81 (2003).
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Lee Vincent, Pierre Soille: Watersheds in digital spaces: An efficient algorithm based on immersion simulations, IEEE PAMI, 1991, Vol. 13, No. 6, pp. 583-598 (1991).
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水野 雄太, 瀬尾 茂人, 渡邊 誓旅, 他:Deep learning を用いた脂肪組織画像における細胞の認識,研究報告数理モデル化と問題解決(MPS),Vol. 2016-MPS-107, No. 10, pp. 1 - 6 (2016).
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O. Ronneberger, P. Fischer, T. Brox: U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation, Springer International Publishing, Cham (2015).
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タイトルに関連する用語 (5件):
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