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J-GLOBAL ID：201802278878341020   整理番号：18A1770886

MR画像における前立腺セグメンテーションのための新しい画像特異的転送アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Novel Image-Specific Transfer Approach for Prostate Segmentation in MR Images

著者 (6件)： Tian Pinzhuo (State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, China) ,  Qi Lei (State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, China) ,  Shi Yinghuan (State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, China) ,  Zhou Luping (School of Computing and Information Technology, University of Wollongong, Australia) ,  Gao Yang (State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, China) ,  Sheri Dinggang (Department of Radiology and BRIC, UNC Chapel Hill, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICASSP  ページ： 806-810  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： 磁気共鳴(MR)画像における前立腺セグメンテーションは,前立腺癌治療のための重要な課題である。既存の研究のほとんどは,すべてのMR画像のためのグローバル分類装置を設計することを試みた。それは異なる患者を通して画像の不一致を無視した。この目的のために,MR画像における前立腺セグメンテーションのための新しい移動アプローチを提案した。まず第一に,画像特異的分類装置を各訓練画像のために築き上げる。第二に,一対の辞書とマッピング行列を,新しい半結合辞書移動学習(SCDTL)によって共同的に得た。最後に,ソースドメイン上の分類器を,辞書とマッピング行列により,ターゲットドメイン(すなわちテスト画像)に選択的に転送することができた。評価は,著者らのアプローチが最先端の移動学習法と比較して競争力があることを実証した。さらに,提案した転送アプローチは,従来の深いニューラルネットワークベースの方法より優れている。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： 磁気共鳴 ,  学習 ,  *セグメンテーション ,  分類装置 ,  ニューラルネットワーク ,  *前立腺 ,  *画像 ,  患者 ,  治療法 ,  *NMRイメージング ,  前立腺腫瘍

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： MR画像 ,  前立腺 ,  セグメンテーション ,  転送