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J-GLOBAL ID：202002226530663515   整理番号：20A2282632

自動網膜血管セグメンテーションのための浅い血管セグメンテーションネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Shallow Vessel Segmentation Network for Automatic Retinal Vessel Segmentation

著者 (5件)： Khan Tariq M. (Deakin University,Faculty of Sci Eng & Built Env, School of Info Technology,Victoria,Australia) ,  Abdullah Faizan (COMSATS University Islamabad,Department of Electrical and Computer Engineering,Islamabad,Pakistan) ,  Naqvi Syed S. (COMSATS University Islamabad,Department of Electrical and Computer Engineering,Islamabad,Pakistan) ,  Arsalan Muhammad (Dongguk University,Division of Electronics and Electrical Engineering,Seoul,Korea,100-715) ,  Khan Muhamamd Aurangzeb (Lancaster University,Computing and Communications,Lancaster,UK)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IJCNN  ページ： 1-7  発行年： 2020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： 網膜血管の正確な自動セグメンテーションは,視覚を脅かす網膜疾患の早期発見と診断に重要である。本論文では,血管セグメンテーションのための浅いVesselセグメンテーションネットワーク(SVSN)と呼ばれる軽量畳込みニューラルネットワークを提示した。空間ピラミッドプールモジュールを埋め込んだセマンティックセグメンテーション符号器-デコーダ構造を達成するために使用する。複数視野と速度によるプールによる入力特徴をチェックする後に,マルチスケール文脈情報を符号化するのは,ネットワークが容易になる。より鋭い物体の境界は,一般的なネットワークによって捉えられる。さらに,前処理および後処理段階の必要性を根絶した。その結果,検出精度は,DRIVEとSTAREデータセットでそれぞれ0.9625と0.9645のスコアで有意に改善した。Copyright 2020 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： 視覚 ,  *網膜 ,  *ネットワーク ,  前処理 ,  復号器 ,  符号器 ,  後処理 ,  *網膜血管 ,  網膜疾患 ,  早期診断
準シソーラス用語： 文脈情報 ,  検出精度 ,  *血管セグメンテーション ,  自動セグメンテーション ,  畳込みニューラルネットワーク , 【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 (3件)： 網膜血管 ,  セグメンテーション ,  血管セグメンテーション