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J-GLOBAL ID：201802279784223512   整理番号：18A2024906

DISCERN:畳込みニューラルネットワークとビジュアルコードブックを用いた血管セグメンテーションのための生成フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

DISCERN: Generative Framework for Vessel Segmentation using Convolutional Neural Network and Visual Codebook

著者 (4件)： Chudzik Piotr (Department of Computer Science, University of Lincoln, Lincoln, LN6 7TS, UK) ,  Al-Diri Bashir (Department of Computer Science, University of Lincoln, Lincoln, LN6 7TS, UK) ,  Caliva Francesco (Department of Computer Science, University of Lincoln, Lincoln, LN6 7TS, UK) ,  Hunter Andrew (Department of Computer Science, University of Lincoln, Lincoln, LN6 7TS, UK)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： EMBC  ページ： 5934-5937  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： 本論文では,網膜眼底画像に適用される新しい二段階血管セグメンテーションフレームワークを提示した。第一段階では,畳込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて,画像パッチを,全ランダムツリー埋め込みを用いて低減した対応するground実と相関させた。第二段階では,視覚コードブックを生成するために,CNNを通して訓練パッチを前進させた。コードブックを用いて,CNNを通して前に見えないパッチを前方に伝搬させることによって生成された特徴ベクトルによって質問されることができる生成最近傍探索空間を構築した。提案フレームワークは,訓練中に見られないセグメンテーションパッチを生成することができる。公的に利用可能なデータセット(DRIVE,STARE)を用いて評価した結果,複数の評価尺度に関して最先端の方法よりも優れた性能を示した。提案したフレームワークの精度,ロバスト性,速度および単純さは,自動化された血管セグメンテーションに対するその適合性を実証した。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： 視覚 ,  ロバスト性 ,  *セグメンテーション ,  自動化 ,  画像 ,  *符号表 ,  近傍探索法 ,  適応性 ,  網膜
準シソーラス用語： 評価尺度 ,  特徴ベクトル ,  眼底写真 ,  *血管セグメンテーション ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【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 (3件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  血管セグメンテーション ,  フレームワーク