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J-GLOBAL ID：201802234447609273   整理番号：18A0072791

結核菌を同定するための畳込みニューラルネットワークを用いた光場塗抹顕微鏡パッチの自動分類【Powered by NICT】

Automatic classification of light field smear microscopy patches using Convolutional Neural Networks for identifying mycobacterium tuberculosis

著者 (4件)： Lopez Yadini Perez (Electrical Engineering Federal University of Amazonas Manaus, Brazil) ,  Filho C. F. F Costa (Electrical Engineering Federal University of Amazonas Manaus, Brazil) ,  Aguilera L. M. R. (Computer Institute Federal University of Amazonas Manaus, Brazil) ,  Costa M. G. F. (Electrical Engineering Federal University of Amazonas Manaus, Brazil)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CHILECON  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： 結核(TB)は世界のトップ十種の先行原因で含まれている。2008年以来,いくつかの研究は,光場顕微鏡像における結核菌(MT)の自動検出のための科学コミュニティにより開発されてきた。これらの著者らは,ディジタル画像処理と機械学習,RGB,HSIと実験室のようなデータセットと色空間の異なるサイズの組み合わせとして適用技術を持っている。最近になって,深層学習は,グレースケールで作動する,用いてした。同定のための畳込みニューラルネットワーク(CNN)モデルの入力としてRGB,R-Gとグレースケールパッチバージョンを用いて光場塗抹鏡検パッチの自動分類のための方法を提示した。負と正のパッチのデータセットは,正則化法を応用した三CNNモデルを訓練するための作られた様であった:データセットの正規化,データ増大とドロップアウト。パッチ分類試験における最良の結果はR-G入力版と三畳込み層モデル正則化を用いて,99%のROC曲線下面積を得た。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： *結核菌 ,  機械学習 ,  *畳込み ,  正規化 ,  *ニューラルネットワーク ,  *顕微鏡 ,  顕微鏡観察 ,  正則化 ,  *自動分類 ,  *結核 ,  色空間 ,  グレースケール
準シソーラス用語： 深層学習 ,  自動検出 ,  *光学場 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 結核菌 ,  同定 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  光場 ,  顕微鏡 ,  パッチ ,  自動分類