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J-GLOBAL ID：201902230605018176   整理番号：19A0303521

X線乳房画像における大域的セグメンテーション支援局所質量検出【JST・京大機械翻訳】

Global Segmentation-aided Local Masses Detection in X-ray Breast Images

著者 (4件)： Wang Jiangong (Control for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, The State Key Laboratory of Management, Beijing, China) ,  Gou Chao (Control for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, The State Key Laboratory of Management, Beijing, China) ,  Shen Tianyu (Control for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, The State Key Laboratory of Management, Beijing, China) ,  Wang Fei-Yue (Control for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, The State Key Laboratory of Management, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CAC  ページ： 3655-3660  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： 乳癌は,女性のための最も主要な癌の1つであり,ますます多くの注目を集めている。マンモグラムスクリーニングのための質量の早期画像ベース検出は,放射線診断のために重要な役割を果たす。本論文では,正確な質量検出のための大域的および局所的情報を組み込むことを提案した。具体的には,粗い質量局在化のためのYoloと名付けられた局所ROIベースCNNフレームワークを改良し,次に,微細質量検出のためのグローバル情報を組み込むための改良Uネット構造を改良した。IN乳房のベンチマークデータセットに関する実験結果は,著者らの提案方法が望ましい結果を達成することができることを示した。Copyright 2019 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： *セグメンテーション ,  ベンチマーク ,  乳房腫瘍 ,  *X線 ,  *乳房 ,  女性 ,  ネットワーク構造 ,  *画像
準シソーラス用語： 局在化 ,  放射線診断 ,  *乳房画像 , 【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 (5件)： X線 ,  乳房画像 ,  セグメンテーション ,  支援 ,  質量検出