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J-GLOBAL ID：201802236712963126   整理番号：18A0185954

肺テクスチャ分類のためのマルチスケール回転不変畳込みニューラルネットワーク【Powered by NICT】

Multiscale Rotation-Invariant Convolutional Neural Networks for Lung Texture Classification

著者 (6件)： Wang Qiangchang (School of Computer Science and Technology, Shandong University, Jinan, China) ,  Zheng Yuanjie (School of Information Science and Engineering, Shandong Normal University, Jinan, China) ,  Yang Gongping (School of Computer Science and Technology, Shandong University, Jinan, China) ,  Jin Weidong (School of Economics, Economic School of Shandong University of Finance and Economics, Jinan, China) ,  Chen Xinjian (School of Electronics and Information Engineering, Soochow University, Suzhou, China) ,  Yin Yilong (School of Computer Science and Technology, Shandong University, Jinan, China)
資料名： IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics  (IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics)
巻： 22  号： 1  ページ： 184-195  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1135A  ISSN： 2168-2194  CODEN： IJBHA9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 高分解能コンピューター断層撮影での各種肺組織タイプを分類するための新しいマルチスケール回転不変畳込みニューラルネットワーク(MRCNN)モデルを提案した。MRCNNは画像解析における良好な特性 画像スケールと回転に対する不変性を導入したGabor局所二値パターンを使用した。添加では,既存の研究の大部分で異なるクラス間のサンプルの不均衡数に起因する問題,隣接パッチ間の重複サイズを変えることによって達成に対処するためのアプローチを提供する。公共間質性肺疾患データベース上での実験結果により,最先端技術の状態への提案した方法の優れた性能を示した。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： データベース ,  画像分析 ,  画像 ,  高分解能 ,  *不変性 ,  不均衡 ,  肺組織 ,  コンピューター断層撮影
準シソーラス用語： 計算機トモグラフィー ,  最先端技術 ,  間質性肺疾患 ,  *マルチスケール ,  *テクスチャー分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (5件)： 肺 ,  テクスチャ分類 ,  マルチスケール ,  不変 ,  畳込みニューラルネットワーク