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J-GLOBAL ID：201902236899293827   整理番号：19A2401959

糖尿病網膜症重症度評価のための畳込みニューラルネットワークのマルチスケール段階的訓練戦略【JST・京大機械翻訳】

Multi-scale Stepwise Training Strategy of Convolutional Neural Networks for Diabetic Retinopathy Severity Assessment

著者 (6件)： Li Fangjun (Shandong Provincial Key Laboratory of Wireless Communication Technologies, Shandong University, Jinan, 250100, China) ,  Yuan Dongfeng (Shandong Provincial Key Laboratory of Wireless Communication Technologies, Shandong University, Jinan, 250100, China) ,  Zhang Mingqiang (Shandong Provincial Key Laboratory of Wireless Communication Technologies, Shandong University, Jinan, 250100, China) ,  Liang Cong (Shandong Provincial Key Laboratory of Wireless Communication Technologies, Shandong University, Jinan, 250100, China) ,  Zhou Xiaotian (Shandong Provincial Key Laboratory of Wireless Communication Technologies, Shandong University, Jinan, 250100, China) ,  Zhang Haixia (Shandong Provincial Key Laboratory of Wireless Communication Technologies, Shandong University, Jinan, 250100, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： IJCNN  ページ： 1-5  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： 糖尿病性網膜症重症度評価は,深い学習が医用画像解析に有益な重要な領域である。これに関して,ImageNetで良く機能するCNNsは,高分解能網膜基底画像から微妙な病変特徴を抽出することができない。そこで,より高い入力サイズを有する新しい畳込みネットワークを開発した。しかし,DR重症度評価の文脈における画像分解能の影響に関する深い研究は,以前の研究では与えられていない。本論文では,まず,高解像度入力画像を用いた場合,糖尿病網膜症重症度評価課題の性能がどのように変化するかを調べた。次に,過剰適合を避けるために,高入力スケールを有する訓練畳込みネットワークの段階的戦略を採用した。最後に,画像分解能の影響に関する厳密な解析を与え,モデルがより高い入力画像分解能で拡大すると,性能は対数的に成長するが,時間と空間の複雑さは指数関数的に増加することを示した。著者らのモデルは,入力サイズが896の896で,軽度の糖尿病性網膜症の分類において大きい進歩を有する畳込みネットワークを有するEyePACSデータセットに関する糖尿病性網膜症重症度評価タスクのタスクにおける新しい最先端のκスコアを得た。この解を他の医用画像解析問題に一般化する大きな可能性がある。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： *網膜 ,  画像 ,  *糖尿病性網膜症 ,  高分解能 ,  対数 ,  *畳込み ,  モデル ,  *重症度診断 ,  *ネットワーク
準シソーラス用語： スコア ,  画像解像度 ,  病巣 ,  医用画像解析 ,  *マルチスケール ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (7件)： 糖尿病網膜症 ,  重症度評価 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  マルチスケール ,  段階 ,  訓練 ,  戦略