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J-GLOBAL ID：202002228424798356   整理番号：20A2797206

光ファイバRaman分光法を用いた舌扁平上皮癌分類のための多様なスペクトルバンドベース深部残存ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Diverse spectral band-based deep residual network for tongue squamous cell carcinoma classification using fiber optic Raman spectroscopy

著者 (8件)： Ding Jingya (Key Laboratory of the Ministry of Education for Optoelectronic Measurement Technology and Instrument, Beijing Information Science and Technology University, Beijing, 100192, China) ,  Yu Mingxin (Key Laboratory of the Ministry of Education for Optoelectronic Measurement Technology and Instrument, Beijing Information Science and Technology University, Beijing, 100192, China) ,  Zhu Lianqing (Key Laboratory of the Ministry of Education for Optoelectronic Measurement Technology and Instrument, Beijing Information Science and Technology University, Beijing, 100192, China) ,  Zhu Lianqing (School of Instrument Science and Opto-electronics Engineering, Hefei University of Technology, Hefei, 230009, China) ,  Zhang Tao (Department of stomatology, Peking Union Medical College Hospital, No. 1 Shuaifuyuan Wangfujing, Dongcheng District, Beijing 100730, China) ,  Xia Jiabin (School of Instrument Science and Opto-electronics Engineering, Hefei University of Technology, Hefei, 230009, China) ,  Xia Jiabin (Key Laboratory of the Ministry of Education for Optoelectronic Measurement Technology and Instrument, Beijing Information Science and Technology University, Beijing, 100192, China) ,  Sun Guangkai (Key Laboratory of the Ministry of Education for Optoelectronic Measurement Technology and Instrument, Beijing Information Science and Technology University, Beijing, 100192, China)
資料名： Photodiagnosis and Photodynamic Therapy  (Photodiagnosis and Photodynamic Therapy)
巻： 32  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3256A  ISSN： 1572-1000  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究は,非癌組織から舌扁平上皮癌(TSCC)を区別することができる多様なスペクトルバンドベースの深い残留ネットワーク(DSB-ResNet)と呼ばれる新しい分類フレームワークを提案することである。TSCCと正常組織のRamanスペクトルデータを収集するために光ファイバRaman分光法を用いた。DSB-ResNetは,Ramanスペクトルの異なるスペクトルバンドからスペクトル表現を導くために処理することなく多様なスペクトルバンドベーススペクトルを利用し,TSCCを同定する能力を改善した。提案方法の優位性を示すために,既存の方法をDSB-RestNetと比較するための競合方法として用いて,結果は,著者らの方法が,感度,特異性,および精度に対して,それぞれ,97.38%,98.75%,および98.25%の最も高い性能を有することを示した。実験結果は,DSB-ResNetがTSCCを非癌組織からうまく区別できることを示した。提案した方法は,TSCCの正確な検出のための理論的および方法論的ベースを提供することが期待される。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： Ramanスペクトル ,  *ネットワーク ,  残差 ,  *スペクトル ,  *光ファイバ ,  *スペクトルバンド ,  *Raman分光法
準シソーラス用語： 舌扁平上皮癌 ,  特異性 ,  腫瘍組織 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Raman分光法 ,  舌扁平上皮癌 ,  深い残差ネットワーク

分類 (1件)： 腫ようの診断  (GE03020J)

タイトルに関連する用語 (7件)： 光ファイバ ,  Raman分光法 ,  舌扁平上皮癌 ,  分類 ,  スペクトルバンド ,  深部 ,  残存