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J-GLOBAL ID：201902265641701984   整理番号：19A1606123

無線カプセル内視鏡画像の病変分類【JST・京大機械翻訳】

Lesion Classification of Wireless Capsule Endoscopy Images

著者 (5件)： Yang Wenming (Shenzhen Key Lab. of Info. Sci&Tech/Shenzhen Engineering Lab. of IS&DCP, Tsinghua University, China) ,  Cao Yaxing (Shenzhen Key Lab. of Info. Sci&Tech/Shenzhen Engineering Lab. of IS&DCP, Tsinghua University, China) ,  Zhao Qian (Shenzhen Key Lab. of Info. Sci&Tech/Shenzhen Engineering Lab. of IS&DCP, Tsinghua University, China) ,  Ren Yong (Shenzhen Key Lab. of Info. Sci&Tech/Shenzhen Engineering Lab. of IS&DCP, Tsinghua University, China) ,  Liao Qingmin (Shenzhen Key Lab. of Info. Sci&Tech/Shenzhen Engineering Lab. of IS&DCP, Tsinghua University, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ISBI  ページ： 1238-1242  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： 本論文では,診断のために異なる無線カプセル内視鏡(WCE)病変画像を分類する方式を提案した。主な貢献は,異なるコンボリューション層のすべての特徴マップ間の相互依存性を明示的にモデル化することにより,多重スケールのプールされたチャネルごとの情報を定量化し,マルチレベルの特徴を融合することである。まず第一に,特徴マップを二次補間でマルチスケールサイズに登録し,次に,ダウンサンプリング畳込み法を採用して,同じ分解能のプール特徴マップを得て,最後に,一つのコンボリューションカーネルを利用して,提案アーキテクチャの特徴抽出を強化するために,チャネルごとの注意機構に基づく量子化操作後に特徴マップを融合した。予備実験結果は,より少ないモデルパラメータによる著者らの提案した方式が,WCE画像分類作業における最先端の方法と比較して競争力のある結果を達成することを示した。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： 分解能 ,  *カプセル ,  計算機アーキテクチャ ,  モデリング ,  畳込み ,  チャネル ,  特徴抽出 ,  内挿法 ,  *画像
準シソーラス用語： 予備実験 ,  ダウンサンプリング ,  特徴マップ ,  *カプセル内視鏡 ,  *病巣 ,  *ワイヤレス , 【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)： 無線 ,  カプセル ,  内視鏡画像 ,  病変 ,  分類