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J-GLOBAL ID：202002215577918352   整理番号：20A2289290

四分木を用いた医用画像のためのSVMの解釈【JST・京大機械翻訳】

Interpreting SVM for medical images using Quadtree

著者 (5件)： Shukla Prashant (Department of IT, Indian Institute of Information Technology Allahabad, Allahabad, UP, India) ,  Verma Abhishek (Department of IT, Indian Institute of Information Technology Allahabad, Allahabad, UP, India) ,  Abhishek (Department of IT, Indian Institute of Information Technology Allahabad, Allahabad, UP, India) ,  Verma Shekhar (Department of IT, Indian Institute of Information Technology Allahabad, Allahabad, UP, India) ,  Kumar Manish (Department of IT, Indian Institute of Information Technology Allahabad, Allahabad, UP, India)
資料名： Multimedia Tools and Applications  (Multimedia Tools and Applications)
巻： 79  号： 39-40  ページ： 29353-29373  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1102A  ISSN： 1380-7501  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： 本論文では,非線形SVM予測を説明するための医用画像の空間情報を捉えるための四分木ベース手法を提案した。医用画像分類では,採用したモデルがどのように機能するかを理解するために解釈性が重要である。SVM予測の説明は,カーネル分類において行われた陰的マッピングにより,特徴空間におけるデータ点の位置および元の空間における分離超平面の性質について情報がない。提案方法は,予測の背後にある識別領域を含むROIを見つける。小さなボックスにおける識別領域の位置決めは,SVMによる予測の解釈を助けることができる。サブ画像にSVMを適用する前に,四分木分解を再帰的に適用し,モデル同定ROIを強調した。様々な医用画像データセットに関する実験の結果は,この方式の有効性を証明した。オクルージョン法を適用することにより,この方法の正当性を検証した。Copyright Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 位置決め ,  *医用画像 ,  有効性 ,  *四分木 ,  オクルージョン
準シソーラス用語： 空間情報 ,  超平面 ,  特徴空間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 非線形分類 ,  解釈可能性 ,  位置決め ,  四分木

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (2件)： 医用画像 ,  SVM