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J-GLOBAL ID：201902284566031213   整理番号：19A1429543

畳込みニューラルネットワークに基づく肺結節分類アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Lung Nodule Classification Algorithm Based on Convolutional Neural Network

著者 (3件)： Yang Fan (太原理工大学 計算机科学与技術学院,山西 晋中,030600) ,  Xie Hongwei (太原理工大学 計算机科学与技術学院,山西 晋中,030600) ,  Liu Aiyuan (山西大医院,太原,030000)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 55  号： 7  ページ： 145-150  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 肺の検査は毎年の健康診断の重要な一部である。健康診断には百上千の症例があるが、各症例には多くの肺横断面CT画像が含まれる。これらはすべて専門医が肺結節のある症例を選別し、仕事量が大きいだけでなく、誤篩の可能性がある。上述の問題に対して、畳込みニューラルネットワーク(CNN)を肺結節のCT画像診断に導入し、CNNに基づく分類アルゴリズムを提案した。LIDCデータベースの実験結果により、広範なlenet-5ネットワークと伝統方法などを比較し、自己定義の畳込みニューラルネットワークを用いて分類の正解率を4から10ポイントまで向上させた。AUC値は0.8216であり,いくつかの分類装置で最大であった。他の方法と比べ、この方法は正確に肺CT画像を識別でき、臨床診断に客観的な参考を提供できる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データベース ,  診断 ,  分類装置 ,  *ネットワーク ,  健康診断
準シソーラス用語： 臨床診断 ,  正解率 ,  専門医 ,  CT画像 ,  横断面 ,  *分類アルゴリズム ,  *肺結節 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  肺結節 ,  分類アルゴリズム