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J-GLOBAL ID：202002231494576389   整理番号：20A0493764

拡張畳込みニューラルネットワークを用いた超音波舌輪郭抽出【JST・京大機械翻訳】

Ultrasound Tongue Contour Extraction using Dilated Convolutional Neural Network

著者 (3件)： Mozaffari M. Hamed (School of Electrical Engineering and Computer Science (EECS), University of Ottawa,Ottawa,Ontario,Canada,K1N 6N5) ,  Kim Chanho (School of Electrical Engineering and Computer Science (EECS), University of Ottawa,Ottawa,Ontario,Canada,K1N 6N5) ,  Lee Won-Sook (School of Electrical Engineering and Computer Science (EECS), University of Ottawa,Ottawa,Ontario,Canada,K1N 6N5)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： BIBM  ページ： 707-710  発行年： 2019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： 医用超音波イメージングの一つの応用は,人間の舌の形状と運動を視覚化し,特性化し,健康なまたは障害された音声生成を研究することである。超音波画像の低コントラスト特性と雑音特性により,舌構造と舌のジェスチャを認識するためのユーザに対する超音波データ解釈についての知識を必要とする。さらに,舌運動の定量的解析には,舌輪郭を抽出し,追跡し,自動的に可視化する必要がある。本論文では,符号化復号化完全畳込みネットワークの大域的予測の能力と拡張畳込みの完全分解能抽出の能力から利益を得る2つの新しい深いニューラルネットワークを提示した。異なる超音波機械からのデータセットに関する評価研究は,精度とロバスト性に関して提案したモデルの優れた性能を明らかにした。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： 画像処理 ,  超音波画像 ,  定量的分析 ,  キャラクタリゼーション ,  雑音特性 ,  コントラスト ,  可視化 ,  *ネットワーク ,  *ニューラルネットワーク ,  分解能 ,  *畳込み ,  ロバスト性 ,  *超音波
準シソーラス用語： *輪郭抽出 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 拡張 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  超音波 ,  舌 ,  輪郭抽出