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J-GLOBAL ID：201902279606415765   整理番号：19A1185790

クロスコントラストネットワークを用いた肝線維症分類法【JST・京大機械翻訳】

A liver fibrosis staging method using cross-contrast network

著者 (7件)： Huang Yudan (School of Electronic Science and Engineering, Nanjing University, Nanjing 210023, China) ,  Chen Ying (School of Electronic Science and Engineering, Nanjing University, Nanjing 210023, China) ,  Zhu Haochuan (School of Electronic Science and Engineering, Nanjing University, Nanjing 210023, China) ,  Li Weifeng (School of Electronic Science and Engineering, Nanjing University, Nanjing 210023, China) ,  Ge Yun (School of Electronic Science and Engineering, Nanjing University, Nanjing 210023, China) ,  Huang Xiaolin (School of Electronic Science and Engineering, Nanjing University, Nanjing 210023, China) ,  He Jian (Department of Radiology, Nanjing Drum Tower Hospital, The Affiliated Hospital of Nanjing University Meical School, Nanjing 210008, China)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 130  ページ： 124-131  発行年： 2019年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,肝線維症分類のためのクロスコントラストニューラルネットワーク(CCNN)を提案した。この方法は2つの主要部分から成る。最初の部分は特徴を抽出して,入力の間の暗黙のコントラスト情報を利用するために交差確率マップを得る。第二の部分は,修正情報ベース類似性(IBS)理論を用いて二つのマップ間の類似性を測定する。IBS理論は記号間の類似性を定量化する統計的方法であり,多くの領域(Yang,Hseu,Yien,Goldberger,&Peng,2003)で有効であることが証明されているが,これまでニューラルネットワークとは結合されていない。CCNNは統計解析と畳込みニューラルネットワークの利点を結合し,医用画像の数が従来の深いニューラルネットワークに対して比較的小さいという問題に適合する。34人のデータセット(列車/試験のための23/11)にCCNNを適用し,実験結果(表3で示された)はこの方法の効率を明確に実証した。F3対F4,F0 vs F3およびF1対F3の二成分分類において最高の精度が達成され,98.33%であった。中等度から中等度の線維症(F0-2)対進行性線維症(F3-4)と5つのカテゴリーの精度は,93.33%と71.11%である。ほとんどの分類誤差がF2により生じることを見出した。F2除去後,4つのカテゴリーの分類精度は84.44%に上昇した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 統計解析 ,  ニューラルネットワーク ,  *コントラスト ,  *肝線維症 ,  類似性 ,  医用画像 ,  *線維症 ,  統計的方法 ,  *ネットワーク
準シソーラス用語： 分類精度 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  分類法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 畳み込みニューラルネットワーク ,  IBS理論 ,  肝線維症 ,  交差コントラスト

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 肝線維症 ,  分類法