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J-GLOBAL ID：201802275550966380   整理番号：18A0577880

完全畳込みニューラルネットワークを用いた微小動脈瘤検出【Powered by NICT】

Microaneurysm detection using fully convolutional neural networks

著者 (5件)： Chudzik Piotr (School of Computer Science, University of Lincoln, Lincoln LN6 7TS, UK) ,  Majumdar Somshubra (Department of Computer Science, University of Illinois, Chicago, IL 60607, USA) ,  Caliva Francesco (School of Computer Science, University of Lincoln, Lincoln LN6 7TS, UK) ,  Al-Diri Bashir (School of Computer Science, University of Lincoln, Lincoln LN6 7TS, UK) ,  Hunter Andrew (School of Computer Science, University of Lincoln, Lincoln LN6 7TS, UK)
資料名： Computer Methods and Programs in Biomedicine  (Computer Methods and Programs in Biomedicine)
巻： 158  ページ： 185-192  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0213C  ISSN： 0169-2607  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アイルランド (IRL)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 十分な初期ない処理すると糖尿病性網膜症は失明につながる可能性があることを糖尿病の微小血管合併症である。微小動脈瘤は糖尿病性網膜症の初期臨床症状である。眼底写真中の微小動脈瘤を検出するための自動手法を提案した。バッチ正規化層とDice損失機能を有する新規パッチベース完全畳込みニューラルネットワークを提案した。五まで処理段階を必要とする他の方法と比較して,三のみが必要である。さらに,著者の知る限りでは,これは微細動脈瘤検出領域におけるデータセット間の知識を転移しかを示す最初の論文である。提案した方法は,三種類の公開利用可能であり,広く使用されているデータセット:Eオフタ,DIARETDB1,ROCを用いて評価した。FROC計量を用いた最先端の方法よりも良い結果を達成した。提案したアルゴリズムは,低い偽陽性率であり,スクリーニング目的のための特に重要なに対して最高の感度を達成した。性能,単純性,及び提案した方法のロバスト性は,糖尿病性網膜症スクリーニング応用のためのその適合性を実証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 正規化 ,  ロット ,  *糖尿病性網膜症 ,  スクリーニング ,  アルゴリズム ,  糖尿病 ,  ロバスト性 ,  網膜 ,  適応性
準シソーラス用語： 偽陽性率 ,  最先端 ,  眼底写真 ,  臨床症状 ,  微小血管合併症 ,  *微小動脈瘤 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 医用画像解析 ,  毛細血管瘤検出 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  網膜眼底画像

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (2件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  微小動脈瘤