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J-GLOBAL ID：201902234302741909   整理番号：19A1937257

空間-意味論的注意サイクル-GaNを用いた医療ボリュームの交差モダリティアラインメント【JST・京大機械翻訳】

Cross Modality Alignment of Medical Volumes using Spatio-Semantic Attentive Cycle-GAN

著者 (7件)： Lin Xiaohui (Shanghai Jiao Tong University) ,  Xu Yi (Shanghai Jiao Tong University) ,  Wang Mingda (Shanghai Jiao Tong University) ,  Ni Bingbing (Shanghai Jiao Tong University) ,  Yang Xiaokang (Shanghai Jiao Tong University) ,  Tao Guangyu (Shanghai Chest Hospital) ,  Ye Xiaodan (Shanghai Chest Hospital)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICME  ページ： 874-879  発行年： 2019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： 完全に注釈された大きな利用可能なデータセットの欠如は,特に対応するコンピュータ断層撮影(CT)画像がデバイス依存性であるとき,肺結節検出における基本的ボトルネックである。著者らは,モダリティを整列させることができ,また,結節対非小結節を識別することができるように,効果的なデータの増大を達成するために,空間意味的に注意を払うCycleGAN(SSA-CycleGAN)を提案した。具体的には,新しい訓練損失関数を確立し,結節領域の意味保存と局所忠実度に対する制約を与えた。様々なデータセットに関する広範な実験結果は,提案したフレームワークが肺結節検出に関する有意な性能利得を達成することを実証した。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： 窒化ガリウム ,  画像 ,  損失関数 ,  計算機トモグラフィー ,  利得 ,  *意味論
準シソーラス用語： 結節 ,  *モダリティ ,  肺結節 , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (9件)： 意味論 ,  注意 ,  サイクル ,  GaN ,  医療 ,  ボリューム ,  交差 ,  モダリティ ,  アラインメント