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J-GLOBAL ID：201802220507061077   整理番号：18A2129092

畳込みニューラルネットワークに基づく腕神経叢の超音波画像セグメンテーション手法【JST・京大機械翻訳】

Ultrasound image segmentation of brachial plexus via convolutional neural networks

著者 (3件)： Long Faning (玉林師范学院計算机科学与工程学院,广西玉林,537000) ,  Zhu Xiaoshu (玉林師范学院計算机科学与工程学院,广西玉林 537000;玉林師范学院广西高校復雑系統優化与大数据処理重点実験室,广西玉林 537000) ,  Gan Jingzhong (玉林師范学院計算机科学与工程学院,广西玉林,537000)
資料名： Hefei Gongye Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban  (Hefei Gongye Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban)
巻： 41  号： 9  ページ： 1191-1195,1296  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1497A  ISSN： 1003-5060  CODEN： HGDXB2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 近年、畳込みニューラルネットワーク(convolutionalneuralnetwork、CNN)は画像処理、音声認識、自然言語処理及び情報検索などの分野で幅広く応用され、頚部腕神経叢の超音波画像には低いSNRがある。低いコントラストとファジーなエッジは,そのセグメンテーションが挑戦的な仕事である。腕神経叢の超音波画像の手作業マーキングのトレーニングサンプルが少ない場合、U-Netモデルに対して改良を行い、腕神経叢の神経分割に適した畳込みニューラルネットワークモデルQU-Netを構築し、BP画像データベースを選んで訓練、テストを行った。実験結果は,SegNetとU-Netと比較して,QU-Netの画像分割結果がより高い精度を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 画像データベース ,  *セグメンテーション ,  *画像 ,  マーキング ,  *超音波画像 ,  情報検索 ,  画像処理 ,  曖昧さ ,  音声認識 ,  *腕神経叢 ,  モデル ,  コントラスト
準シソーラス用語： *画像セグメンテーション ,  *神経 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

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 ,  腕神経叢 ,  音波画像 ,  セグメンテーション ,  手法