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J-GLOBAL ID：202002210633655668   整理番号：20A0669244

外部形状に基づく特徴を持つ深部畳込みニューラルネットワークを用いた肺のCTスキャン画像の分類【JST・京大機械翻訳】

Classification of CT Scan Images of Lungs Using Deep Convolutional Neural Network with External Shape-Based Features

著者 (2件)： Srivastava Varun (University School of Information and Communication Technology, Guru Gobind Singh Indraprastha University, New Delhi, India) ,  Purwar Ravindra Kr. (University School of Information and Communication Technology, Guru Gobind Singh Indraprastha University, New Delhi, India)
資料名： Journal of Digital Imaging  (Journal of Digital Imaging)
巻： 33  号： 1  ページ： 252-261  発行年： 2020年 
JST資料番号： W4566A  ISSN： 0897-1889  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文において,深い畳込みニューラルネットワークの単純化されたまだ効率的なアーキテクチャを,肺画像分類のために提示した。分類に用いられる画像は,公開されている2つの科学的に使用されたデータベースから得られたコンピュータ断層撮影(CT)スキャン画像である。6つの外部形状ベースの特徴,すなわち,剛性,循環性,半径方向長さ(RL)関数の離散Fourier変換,配向勾配(HOG)のヒストグラム,モーメント,および活性輪郭画像のヒストグラムを,提案した畳込みニューラルネットワークに組み込んだ。性能を平均再現と平均精度値の観点から測定し,生物医学画像分類のための6つの類似した方法と比較した。提案したシステムに対して得られた平均精度は95.26%であり,平均想起値は2つのデータベースに対して平均で69.56%であることが分かった。Copyright Society for Imaging Informatics in Medicine 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ヒストグラム ,  画像検索 ,  モーメント ,  *走査 ,  計算機アーキテクチャ ,  簡素化 ,  剛性 ,  データベース ,  半径方向 ,  *計算機トモグラフィー
準シソーラス用語： 生物医学 ,  離散Fourier変換 ,  画像分類 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 生物医学索引 ,  画像検索 ,  畳込みニューラルネットワーク(CNN) ,  コンテンツベース画像検索(CBIR)

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 外部形状 ,  深部 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  肺 ,  CTスキャン ,  分類