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J-GLOBAL ID：201802214851401930   整理番号：18A2232043

ヒト胚画像における内部細胞質量セグメンテーションのための積層拡張U-ネットの多重解像度アンサンブル【JST・京大機械翻訳】

Multi-Resolutional Ensemble of Stacked Dilated U-Net for Inner Cell Mass Segmentation in Human Embryonic Images

著者 (4件)： Rad Reza Moradi (School of Engineering Science, Simon Fraser University, Burnaby, BC, Canada) ,  Saeedi Parvaneh (School of Engineering Science, Simon Fraser University, Burnaby, BC, Canada) ,  Au Jason (Pacific Centre for Reproductive Medicine, Burnaby, BC, Canada) ,  Havelock Jon (Pacific Centre for Reproductive Medicine, Burnaby, BC, Canada)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICIP  ページ： 3518-3522  発行年： 2018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： 発生中のヒト胚の異なる成分を同定することは,そのような胚の自動客観的品質評価を達成するための重要なステップである。胎児に最終的に発生する胚の一部である内部細胞塊(ICM)は,ヒト胚盤胞の最も重要な成分の1つであり,その形態学的属性は胚の全体的な質と高度に相関している。本論文では,ICMセグメンテーションの困難なタスクを取るために,深い学習に基づく意味セグメンテーション手法を提案した。特に,この領域の正確なセグメンテーションのために,積層拡張Uネットの多重分解集合を提案した。実験結果により,提案した方法は,平均精度88.6%,Recall91.5%,Accuracy98.3%,Dice係数89.5%,Jaccard指数81.6%で,今日までに報告された最良の結果を達成することを確認した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *多重化 ,  モルフォロジー ,  *ヒト ,  *セグメンテーション ,  *画像 ,  胚盤胞 ,  胎児
準シソーラス用語： 品質評価 ,  多重解像度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (8件)： ヒト ,  胚 ,  細胞質 ,  セグメンテーション ,  拡張 ,  ネット ,  多重解像度 ,  アンサンブル