文献

J-GLOBAL ID：202002210734754039   整理番号：20A0760072

正常データセットの教師なし学習に基づく病変検出支援システム画像特徴量の汎用的生成に関する検討-少規模なデータセットを用いた特徴量生成の実験的検証-

著者 (7件)： 牛房和之 (近畿大 大学院生物理工学研究科) ,  根本充貴 (近畿大 生物理工) ,  木村裕一 (近畿大 大学院生物理工学研究科) ,  永岡隆 (近畿大 大学院生物理工学研究科) ,  山田誉大 (近畿大 大学院生物理工学研究科) ,  田中敦子 (近畿大 大学院生物理工学研究科) ,  林直人 (東大 医 病院)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 119  号： 399(MI2019 65-123)(Web)  ページ： 15-18 (WEB ONLY)  発行年： 2020年01月22日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  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： コンピュータ検出支援(CADe)システムにおいて画像特徴量は...

シソーラス用語： 集合 ,...
準シソーラス用語： データセット ,...

ログイン（無料）して見る     続きはJDreamIII（有料）にて  {{ this.onShowAbsJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=20A0760072&from=J-GLOBAL&jstjournalNo=S0532B") }}

分類 (1件)： 臨床診断学  (GC03003G)

引用文献 (13件)：

• B. van Ginneken,C. M. Schaefer-Prokop,and M. Prokop,Computer-aided diagnosis: how to move from the laboratory to the clinic,Radiology,vol.261,no.3, pp.719-732,Dec.2011.
• G. Litjens,T. Kooi,B. E. Bejnordi,A. A. Adiyoso Setio,F. Ciompi,M. Ghafoorian,J. A.W.M. van der Laak,B. van Ginneken,and C. I. Sánchez,A survey on deep learning in medical image analysis,Medical Image Analysis,vol.42,pp.60-88,Dec.2017.
• 井手剛,杉山将,“異常検知・変化検知の基本的な考え方,”異常検知と変化検知,pp.4-7,株式会社講談社,東京,2017.
• D. Sato,S. Hanaoka,Y. Nomura,T. Takenaga, S. Miki,T. Yoshikawa,N. Hayashi,and O. Abe, “ A primitive study on unsupervised anomaly detection with an autoencoder in emergency head CT volumes,” Proc. SPIE 10575,Medical Imaging 2018: Computer-Aided Diagnosis, no.105751P, pp1-6, Houston,Texas,USA,Feb.2018.
• H. R. Roth,L. Lu,A. Seff,K. M. Cherry,J. Hoffman, S. Wang,J. Liu,E. Turkbey,and R. M. Summers, A New 2.5D Representation for Lymph Node Detection using Random Sets of Deep Convolutional Neural Network Observations, Medical image computing and computer-assisted intervention,vol.17, no.1,pp.520-527,Sept.2014.

タイトルに関連する用語 (10件)： データセット ,  教師なし学習 ,  病変 ,  支援システム ,  画像特徴量 ,  汎用 ,  規模 ,  特徴量 ,  実験 ,  検証