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J-GLOBAL ID：201802244121412161   整理番号：18A1901584

分類目的のための入力特徴の最適選択とacpan神経回路網構造-皮膚病変事例研究【JST・京大機械翻訳】

Optimal Selection of Input Features and an Acompanying Neural Network Structure for the Classification Purposes - Skin Lesions Case Study

著者 (3件)： Mikolajczyk Agnieszka (Electrical and Control Engineering Department, Gdansk University of Technology, Poland) ,  Grochowski Michal (Electrical and Control Engineering Department, Gdansk University of Technology, Poland) ,  Kwasigroch Arkadiusz (Electrical and Control Engineering Department, Gdansk University of Technology, Poland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： MMAR  ページ： 899-904  発行年： 2018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： 悪性メラノーマは皮膚癌の最も致命的なタイプであるが,早期に検出されるのは治療の成功のための高い機会を与える。ここ数年は,自動コンピュータ支援皮膚癌診断の興味の動的成長を鋸っている。あらゆる月は,この問題に対する新しいアプローチ,前処理の新しい方法,新しい分類器,追跡する新しいアイデアに関する新しい研究結果をもたらす。特に,皮膚鏡検査の急速な開発,画像処理法,およびコンピュータの計算能力の増加は,研究者が,ABCDまたはMenzies法のような医療コミュニティで認識されている方法を用いて行われているよりも,分析された病変のより多くの特徴を考慮することができる。一方,より多くの特徴は,診断の効率とその透明性に関する改善を必ずしも意味しない。したがって,本論文では,研究者によって考慮された特徴の種類を調査し,次に,それらの最も効率的な集合を選択した。提案した方法は,神経分類器(ニューロン数,活性化関数)の随伴形式と共に,解析した病変を表す特徴の最適集合を共同で選択する。進化アルゴリズムを用いて最適化を行った。得られた結果は,最も効率的なこれらの深い分類器によって得られたものより良い。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  前処理 ,  ニューロン ,  皮膚腫瘍 ,  *神経回路網 ,  コンピュータ ,  コミュニティ ,  *事例研究 ,  高速度 ,  黒色腫 ,  画像処理 ,  鋸
準シソーラス用語： *神経 ,  透明性 ,  *病巣 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 分類 ,  神経回路網 ,  皮膚病変 ,  研究