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J-GLOBAL ID：202002230494893448   整理番号：20A2147944

WSIによる前立腺癌検出のためのGECNN-CRF【JST・京大機械翻訳】

GECNN-CRF for Prostate Cancer Detection with WSI

著者 (4件)： Dong Jinfeng (School of Data and Computer Science, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China) ,  Guo Xuemei (School of Data and Computer Science, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China) ,  Wang Guoli (School of Data and Computer Science, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China) ,  Wang Guoli (Key Laboratory of Machine Intelligence and Advanced Computing, Ministry of Education, Guangzhou, China)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 705  ページ： 646-658  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  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： 病理学的検査は,前立腺癌の診断と治療にとって非常に重要であるが,人工病理検査は,時間がかかり,面倒で,エラーが傾向がある。自動病理検査は,診断と治療における医師を助けることができる。本論文では,グループ等変畳込みと条件付きランダム場に基づく深層学習畳込みネットワークを提案し,学習プロセスにおけるランダム回転後のデータの矛盾した特徴の問題を解決し,ネットワークのロバスト性を強化した。一方,条件付きランダム場法を用いて,スライス画像上で同じ結果を生成し,確率画像クリアのセグメンテーションエッジを作った。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： 畳込み ,  セグメンテーション ,  ネットワーク ,  断層画像 ,  ロバスト性 ,  *前立腺腫瘍
準シソーラス用語： 確率場 ,  学習過程 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： WSI検出 ,  前立腺癌 ,  群等価畳込み ,  完全連結条件確率場

分類 (3件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  泌尿生殖器の腫よう  (GM04000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： WSI ,  前立腺癌 ,  CRF