文献
J-GLOBAL ID:201902273126150116
整理番号:19A1166422
CNNを用いた皮膚病の画像分類手法の検討~皮膚病に対する自動診断システムの構築に向けて~
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著者 (9件):
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資料名:
巻:
2019
号:
CVIM-217
ページ:
Vol.2019-CVIM-217,No.18,1-2 (WEB ONLY)
発行年:
2019年05月23日
JST資料番号:
U0451A
資料種別:
会議録 (C)
記事区分:
原著論文
発行国:
日本 (JPN)
言語:
日本語 (JA)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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近年,皮膚病は世界で最も一般的な病気の一つとなっており患者の...
シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
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分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
医用画像処理
, 皮膚の診断
引用文献 (7件):
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Stewart, B., Wild, C. P. et al.: World cancer report 2014 (2014).
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Liao, H.: A deep learning approach to universal skin disease classification, University of Rochester Department of Computer Science, CSC (2016).
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Esteva, A., Kuprel, B., Novoa, R. A., Ko, J., Swetter, S. M., Blau, H. M. and Thrun, S.: Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks, Nature, Vol. 542, No. 7639, p. 115 (2017).
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He, K., Zhang, X., Ren, S. and Sun, J.: Deep residual learning for image recognition, Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, pp. 770-778 (2016).
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Huang, G., Liu, Z., Van Der Maaten, L. and Weinberger, K. Q.: Densely connected convolutional networks, Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, pp. 4700-4708 (2017).
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