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J-GLOBAL ID：201802225607535611   整理番号：18A0518693

マンモグラムにおける質量セグメンテーション:深いと調整された特徴のセンサ比較【Powered by NICT】

Mass segmentation in mammograms: A cross-sensor comparison of deep and tailored features

著者 (5件)： Cardoso Jaime S. (INESC TEC and University of Porto, Porto, Portugal) ,  Marques Nuno (INESC TEC and University of Porto, Porto, Portugal) ,  Dhungel Neeraj (ECE, The University of British Columbia, Canada) ,  Carneiro G. (ACVT, The University of Adelaide, Australia) ,  Bradley A. P. (ITEE, The University of Queensland, Australia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIP  ページ： 1737-1741  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： ここ数年間において,いくつかのCADシステムでは,乳房X線写真における癌の兆候を検出する困難な作業における放射線科医を助けるために開発されてきた。これらのCADシステムでは,質量セグメンテーションは,意思決定プロセスにおいて中心的な役割を果たしている。文献では,質量セグメンテーションは,センサ内シナリオ,方法は類似データで設計し,評価で評価し典型的にした。しかし,実際には,マルチベンダaboundと現在の研究からの収集システムとPACSは性能評価における乳房撮影データの違いを考慮することに失敗する。本研究では,質量セグメンテーション法の包括的評価は異なる性質を持つデータセットの設計と評価を必要とすることを論じた。より現実的な評価を提供するために,本研究は,提案した:a)調整した特徴とグラフモデルに基づく最新の手法の改善b)最近提案された方法論と改良モデルの直接比較は,四種の参照データベース上での深層学習と構造化予測に基づく,センサ評価を行った。得られた結果は,正確に同一センサおよび/または取得プロトコルから収集したデータ上で評価されたとき文献から評価法は楽観的に偏っているという主張を支持している。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： データベース ,  性能評価 ,  *セグメンテーション ,  乳房撮影 ,  画像保存通信システム ,  構造形成 ,  乳房 ,  X線写真 ,  プロトコル ,  *センサ
準シソーラス用語： 深層学習 ,  グラフモデル ,  マルチベンダ ,  放射線科医 ,  CADシステム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  呼吸器の診断  (GI02000S) ,  腫ようの診断  (GE03020J)

タイトルに関連する用語 (2件)： 質量 ,  セグメンテーション