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J-GLOBAL ID：201802268214121186   整理番号：18A0519119

CNNに基づく前立腺磁気共鳴画像セグメンテーションにおける目的関数の比較【Powered by NICT】

Comparison of objective functions in CNN-based prostate magnetic resonance image segmentation

著者 (4件)： Mun Juhyeok (School of Electrical Engineering, Korea University, Seoul, Korea) ,  Jang Won-Dong (School of Electrical Engineering, Korea University, Seoul, Korea) ,  Sung Deuk Jae (Department of Radiology, Anam Hospital, College of Medicine, Korea University, Seoul, Korea) ,  Kim Chang-Su (School of Electrical Engineering, Korea University, Seoul, Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIP  ページ： 3859-3863  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： 深層学習ベース前立腺磁気共鳴画像セグメンテーションの性能に及ぼす目的関数の影響を調べた。この目的のために,筆者らは最初に前立腺画像セグメンテーションのためのベースライン畳込みニューラルネットワーク(BCNN),符号化,橋,復号化,分類モジュールを開発した。BCNNでは,体積情報を考慮する3D畳込み層を用いた。BCNNは各種の目的関数のための信頼性訓練可能にする残留特徴転送と中間的な特徴伝搬技法を採用した。六種の目的関数,すなわちハミング距離,ユークリッド距離,Jaccard指数,ダイス係数,余弦類似性,およびクロスエントロピーを比較した。PROMISE12データセット上での実験結果により,余弦類似性は,最良のセグメンテーション性能が,クロスエントロピーは,最悪の性能を提供することを示した。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： 類似性 ,  畳込み ,  *前立腺 ,  三次元 ,  *目的関数 ,  Hamming距離 ,  復号化 ,  *セグメンテーション ,  *磁気共鳴 ,  符号化
準シソーラス用語： クロスエントロピー ,  Euclid距離 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  深層学習 ,  *画像セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (5件)： CNN ,  前立腺 ,  磁気共鳴画像 ,  セグメンテーション ,  目的関数