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J-GLOBAL ID：201802247621812342   整理番号：18A1806571

深部学習と反復クラスタ単一化を用いた胃腸異常の検出と位置決め【JST・京大機械翻訳】

Detecting and Locating Gastrointestinal Anomalies Using Deep Learning and Iterative Cluster Unification

著者 (5件)： Iakovidis Dimitris K. (Department of Computer Science and Biomedical Informatics, University of Thessaly, Lamia, Greece) ,  Georgakopoulos Spiros V. (Department of Computer Science and Biomedical Informatics, University of Thessaly, Lamia, Greece) ,  Vasilakakis Michael (Department of Computer Science and Biomedical Informatics, University of Thessaly, Lamia, Greece) ,  Koulaouzidis Anastasios (Endoscopy Unit, Royal Infirmary of Edinburgh, Edinburgh, U.K.) ,  Plagianakos Vassilis P. (Department of Computer Science and Biomedical Informatics, University of Thessaly, Lamia, Greece)
資料名： IEEE Transactions on Medical Imaging  (IEEE Transactions on Medical Imaging)
巻： 37  号： 10  ページ： 2196-2210  発行年： 2018年 
JST資料番号： H0895A  ISSN： 0278-0062  CODEN： ITMID4  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： 本論文では,内視鏡ビデオフレームシーケンスにおける胃腸(GI)異常の自動検出と位置確認のための新しい方法論を提案した。訓練は,画像レベルのみ,詳細な代わりに意味ラベル,画素レベルアノテーションを用いて,弱く注釈された画像で実行される。これにより,大規模ビデオ内視鏡検査リポジトリの分析のための費用対効果の高いアプローチとなる。提案した方法論の他の利点は,ビデオフレーム内のGI異常の可能な位置を示唆する能力と,異常なフレーム検出が自動的に導出された画像特徴に基づいているという意味でその一般性を含んでいる。それは3つの相で実行される。1)弱い教師つき畳込みニューラルネットワーク(WCNN)アーキテクチャを用いて,ビデオフレームを異常または正常に分類する。2)深い顕著性検出アルゴリズムを用いて,より深いWCNN層から顕著な点を検出する。3)反復クラスタ統一(ICU)アルゴリズムを用いてGI異常を局所化する。ICUは,WCNNから導出された情報を用いて検出された顕著な点から局所的に抽出された点状交差特徴マップ(PCFM)ディスクリプタに基づいている。消化管内視鏡ビデオフレームの公開可能な収集を用いた広範な実験からの結果を示した。用いたデータセットには様々なGI異常が含まれている。受信者動作特性(AUC)の下の面積に関して達成された異常検出と位置確認性能の両方は>80%であった。異常検出のための最も高いAUCは,従来の胃内視鏡画像で得られ,96%に達し,異常局在化のための最も高いAUCは,無線カプセル内視鏡画像で得られ,88%に達した。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： アノテーション ,  画素 ,  アルゴリズム ,  内視鏡 ,  *位置決め ,  録画装置 ,  計算機アーキテクチャ ,  統制索引語 ,  *学習 ,  リポジトリ ,  *クラスタ ,  画像特性 ,  画像
準シソーラス用語： 異常検出 ,  自動検出 , 【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)： 深部 ,  学習 ,  反復 ,  クラスタ ,  単一化