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J-GLOBAL ID：201802226254051614   整理番号：18A0536055

完全畳込みニューラルネットワークを用いた大腸ポリープのセグメンテーション【Powered by NICT】

Colorectal polyp segmentation using a fully convolutional neural network

著者 (10件)： Li Qiaoliang (National-Regional Key Technology Engineering Laboratory for Medical Ultrasound, Guangdong Key Laboratory for Biomedical Measurements and Ultrasound Imaging, Department of Biomedical Engineering, School of Medicine, Shenzhen University, Shenzhen 518060) ,  Yang Guangyao (National-Regional Key Technology Engineering Laboratory for Medical Ultrasound, Guangdong Key Laboratory for Biomedical Measurements and Ultrasound Imaging, Department of Biomedical Engineering, School of Medicine, Shenzhen University, Shenzhen 518060) ,  Chen Zhewei (National-Regional Key Technology Engineering Laboratory for Medical Ultrasound, Guangdong Key Laboratory for Biomedical Measurements and Ultrasound Imaging, Department of Biomedical Engineering, School of Medicine, Shenzhen University, Shenzhen 518060) ,  Huang Bin (National-Regional Key Technology Engineering Laboratory for Medical Ultrasound, Guangdong Key Laboratory for Biomedical Measurements and Ultrasound Imaging, Department of Biomedical Engineering, School of Medicine, Shenzhen University, Shenzhen 518060) ,  Chen Liangliang (National-Regional Key Technology Engineering Laboratory for Medical Ultrasound, Guangdong Key Laboratory for Biomedical Measurements and Ultrasound Imaging, Department of Biomedical Engineering, School of Medicine, Shenzhen University, Shenzhen 518060) ,  Xu Depeng (National-Regional Key Technology Engineering Laboratory for Medical Ultrasound, Guangdong Key Laboratory for Biomedical Measurements and Ultrasound Imaging, Department of Biomedical Engineering, School of Medicine, Shenzhen University, Shenzhen 518060) ,  Zhou Xueying (National-Regional Key Technology Engineering Laboratory for Medical Ultrasound, Guangdong Key Laboratory for Biomedical Measurements and Ultrasound Imaging, Department of Biomedical Engineering, School of Medicine, Shenzhen University, Shenzhen 518060) ,  Zhong Shi (National-Regional Key Technology Engineering Laboratory for Medical Ultrasound, Guangdong Key Laboratory for Biomedical Measurements and Ultrasound Imaging, Department of Biomedical Engineering, School of Medicine, Shenzhen University, Shenzhen 518060) ,  Zhang Huisheng (National-Regional Key Technology Engineering Laboratory for Medical Ultrasound, Guangdong Key Laboratory for Biomedical Measurements and Ultrasound Imaging, Department of Biomedical Engineering, School of Medicine, Shenzhen University, Shenzhen 518060) ,  Wang Tianfu (National-Regional Key Technology Engineering Laboratory for Medical Ultrasound, Guangdong Key Laboratory for Biomedical Measurements and Ultrasound Imaging, Department of Biomedical Engineering, School of Medicine, Shenzhen University, Shenzhen 518060)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CISP-BMEI  ページ： 1-5  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： 大腸癌は,米国における三番目に多い癌であり,多くの結腸直腸癌は,結腸直腸ポリープと関連している。病院では,大腸内視鏡検査は結腸直腸ポリープを検出するための一般的な方法である。大腸ポリープセグメンテーションは消化器系関連疾患の診断と予防に重要な役割を果たしている。,診断における医師を支援するポリープ分割コンピュータ支援システムのための圧力が必要である。本論文では,結腸直腸ポリープを分割するための新しいエンドツーエンド完全畳込みニューラルネットワーク構造を提案した。この方法は入力ネットワークの元の画像と同じサイズの予測マップを出力できる。ここでは,提案手法を評価するためにCVC ClinicDBデータベースを用いた。提案した方法は,正確度96.98%,F1score値は83.01%,感度77.32%,特異性99.05%を達成した。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： 画像 ,  *ネットワーク ,  消化器 ,  大腸腫瘍 ,  *ポリープ ,  結腸鏡検査 ,  計算機利用システム ,  データベース ,  *セグメンテーション ,  アメリカ合衆国 ,  医師
準シソーラス用語： 結腸直腸 ,  結腸直腸癌 ,  *結腸ポリープ ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 消化器の診断  (GH02000P) ,  消化器の腫よう  (GH04000D)

タイトルに関連する用語 (3件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  大腸ポリープ ,  セグメンテーション