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J-GLOBAL ID：202002231453828040   整理番号：20A0426146

超音波体験の捕捉に向けて:認知にヒントを得た超音波ビデオ顕著性予測【JST・京大機械翻訳】

Towards Capturing Sonographic Experience: Cognition-Inspired Ultrasound Video Saliency Prediction

著者 (6件)： Droste Richard (Department of Engineering Science, University of Oxford, Oxford, UK) ,  Cai Yifan (Department of Engineering Science, University of Oxford, Oxford, UK) ,  Sharma Harshita (Department of Engineering Science, University of Oxford, Oxford, UK) ,  Chatelain Pierre (Department of Engineering Science, University of Oxford, Oxford, UK) ,  Papageorghiou Aris T. (Nuffield Department of Women’s and Reproductive Health, University of Oxford, Oxford, UK) ,  Noble J. Alison (Department of Engineering Science, University of Oxford, Oxford, UK)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1065  ページ： 174-186  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  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： 超音波(US)走査のような視覚的タスクに対して,専門家はタスク関連情報の領域に向けてそれらの注視を指示する。したがって,USビデオ上の超音波検査器の注視を予測する学習は,US走査にとって重要な時空間パターンを捉える。ビデオフレーム上の注視点の空間分布は,顕著性マップと呼ばれる熱マップを通して表現することができる。ここでは,人間認識の現代の理論からインスピレーションを描く,ビデオ突出予測(BD-Net)のための時間的双方向モデルを提案した。このモデルは,畳込みニューラルネットワーク(CNN)符号器とそれに続く双方向ゲート再電流ユニット再帰畳込みネットワーク(GRU-RCN)復号器から構成されている。時間的双方向性は人間の認知を模倣し,それは同時に過去に反応し,将来の感覚入力を予測する。US腹部円周平面検出のビデオにおける顕著性を予測するタスクに関して,空間的および時間的に一方向の比較モデルに沿ったBDS-Netを訓練した。BDS-Netは,5つの顕著性計量のうちの4つに関する比較モデルより優れている。モデルの優れた性能を説明するための代表例についての定性的解析を示した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 電流 ,  *超音波 ,  ネットワーク ,  空間分布 ,  符号器 ,  胎児 ,  復号器 ,  *録画装置 ,  視覚 ,  走査 ,  畳込み ,  畳込みニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 双方向性 ,  顕著性マップ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 胎児超音波 ,  ビデオ顕著性予測 ,  凝視トラッキング ,  畳み込みニューラルネットワーク

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 超音波 ,  体験 ,  捕捉 ,  認知 ,  ヒント ,  ビデオ ,  予測