文献

J-GLOBAL ID：202002213239056764   整理番号：20A2416499

深さ学習に基づく脳腫瘍画像セグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Brain tumor image segmentation based on deep learning techniques

著者 (4件)： Liu Ju (山東大学信息科学与工程学院,山東 青島266237;山東大学脳与類脳科学研究院,山東 済南250012) ,  Wu Qiang (山東大学信息科学与工程学院,山東 青島266237;山東大学脳与類脳科学研究院,山東 済南250012) ,  Yu Luyue (山東大学信息科学与工程学院,山東 青島266237) ,  Lin Fengming (山東大学信息科学与工程学院,山東 青島266237)
資料名： Shandong Daxue Xuebao (Yixue Ban)  (Shandong Daxue Xuebao (Yixue Ban))
巻： 58  号： 8  ページ： 42-49,73  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3618A  ISSN： 1671-7554  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： 人工知能技術のコンピュータビジョンと深さ学習領域の応用は次第に増え、自動運転、無人機、医学臨床診療などの業界はすべて深さ学習に基づく画像分割技術にサポートする必要がある。本論文では、近年の脳腫瘍画像分割方法について総説する。まず、画像分割の伝統的方法と深さ学習に基づく方法を紹介し、その後、いくつかの典型的な脳腫瘍画像分割方法について概説し、その主な進展と参考点を述べ、深さ学習に基づく脳腫瘍画像分割における研究結果をまとめた。典型的な方法の性能と対比して、最後に将来の研究方向と直面する挑戦を討論した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *学習 ,  自動運転 ,  *脳腫瘍 ,  人工知能 ,  無人機 ,  コンピュータビジョン
準シソーラス用語： *画像セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： 学習 ,  脳腫瘍 ,  画像セグメンテーション