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J-GLOBAL ID：201802214290720014   整理番号：18A0518809

TX CNN:畳込みニューラルネットワークを用いた胸部X線画像における結核の検出【Powered by NICT】

TX-CNN: Detecting tuberculosis in chest X-ray images using convolutional neural network

著者 (7件)： Liu Chang (University of Massachusetts, Lowell, MA, USA) ,  Cao Yu (University of Massachusetts, Lowell, MA, USA) ,  Alcantara Marlon (University of Massachusetts, Lowell, MA, USA) ,  Liu Benyuan (University of Massachusetts, Lowell, MA, USA) ,  Brunette Maria (University of Massachusetts, Lowell, MA, USA) ,  Peinado Jesus (Partners in Health Peru ́) ,  Curioso Walter (University of Washington, Seattle, WA, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIP  ページ： 2314-2318  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： 低および中所得国(LMIC)では,結核(TB)流行を除去するための努力は,健康における持続的社会的不平等,地域医療従事者の限られた数,資源の乏しい環境で発見された弱い医療インフラストラクチャが課題となっている。計算機技術の最新の開発は,TB診断プロセスを加速した。本論文では,非平衡,カテゴリーX線画像を扱うために畳込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた新しい方法を提案した。著者らの方法は,大幅に複数のTB症状を分類するための精度を改善した。ネットワークの訓練で,シャッフルサンプリングの有効性と効率を探求し,医用画像分類への顕著な効果を発見した。TB画像データセットにおける85.68%の分類精度を上回るこの地域での最新の分類精度を達成した。著者らの方法と結果はLMICヘルスケア施設におけるより正確で迅速な結核診断のための有望な経路を示した。Copyright 2018 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： インフラストラクチャー ,  医用画像 ,  *結核 ,  *画像 ,  *ネットワーク ,  医療従事者 ,  *X線画像 ,  計算機械 ,  非平衡状態
準シソーラス用語： 分類精度 ,  健康 ,  *胸部X線画像 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： CNN ,  畳込みニューラルネットワーク ,  胸部X線画像 ,  結核