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J-GLOBAL ID：201902284659868000   整理番号：19A2563761

肺結節検出のための焦点損失に基づく三次元検出器【JST・京大機械翻訳】

A Three-dimensional Detector Based on Focal Loss for Pulmonary Nodules Detection

著者 (5件)： Wang Lei (School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing, 100081, P. R. China) ,  Dai Yaping (School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing, 100081, P. R. China) ,  Jia Zhiyang (School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing, 100081, P. R. China) ,  Nie Yongkang (The General Hospital of the People’s Liberation Army, Beijing, 100853, P. R. China) ,  Liu Liang (The General Hospital of the People’s Liberation Army, Beijing, 100853, P. R. China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： CCC  ページ： 8445-8449  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： クラス不均衡の問題は,畳込みニューラルネットワークによって,コンピュータ断層撮影(CT)から肺結節を検出することに存在する。本論文では,CTにおける肺結節がより正確に同定できることを保証するために,焦点損失(FLTDD)に基づく三次元検出器を設計した。そのフレームワークは分類するのが難しいサンプルに焦点を合わせている。さらに,三次元検出器はより豊富な空間情報を含み,より多くの識別特徴を得る。LIDC-IDRIデータセットから得た実験結果は,FLTDDの平均感度スコアが89.62%を達成することを示した。それは,公表されている方法と比較して1.47%の改善を持っている。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： *検出器 ,  計算機トモグラフィー ,  *三次元
準シソーラス用語： スコア ,  空間情報 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  *肺結節 , 【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 (4件)： 肺結節 ,  焦点 ,  損失 ,  検出器