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J-GLOBAL ID：202002228504959879   整理番号：20A1802440

ニューラルネットワークを用いた手術ビデオにおける臓器検出【JST・京大機械翻訳】

Organ Detection in Surgical Videos Using Neural Networks

著者 (3件)： Kumar Amit (Indian Institute of Engineering Science and Technology, Shibpur, India) ,  Gupta Anshu (Indian Institute of Engineering Science and Technology, Shibpur, India) ,  Pramanik Ankita (Indian Institute of Engineering Science and Technology, Shibpur, India)
資料名： Smart Innovation, Systems and Technologies  (Smart Innovation, Systems and Technologies)
巻： 182  ページ： 345-353  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5072A  ISSN： 2190-3018  資料種別： 会議録 (C)
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： 異常検出のための自動手術ビデオ処理は,外科医からの手動フィードバックが誤差と時間のかかるので,今日重要になっている。外科的ビデオのより完全な理解へ移動するので,器官と組織のより正確で詳細な検出と認識が必要である。このため,臓器の自動局在性と検出は,現在,手術ビデオ分析の必要条件になっている。本論文では,畳込みニューラルネットワーク(CNN)を設計し,腹腔鏡および内視鏡手術ビデオを評価した。ニューラルネットワークは,自動ポスト外科的処理のための経路を構成する与えられたビデオのために,器官を検出し,局所化する。Copyright The Editor(s) (if applicable) and The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *録画装置 ,  必要条件 ,  腹腔鏡 ,  内視鏡下手術
準シソーラス用語： 異常検出 ,  局在化 ,  ビデオ分析 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 外科画像 ,  解剖学的構造 ,  内視鏡検出 ,  腹腔鏡画像 ,  臓器の局在化

分類 (5件)： 手術  (GC07040B) ,  医療用機器装置  (GA05020L) ,  消化器の腫よう  (GH04000D) ,  腫ようの外科療法  (GE03033T) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (4件)： ニューラルネットワーク ,  手術 ,  ビデオ ,  臓器