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J-GLOBAL ID：202002239635572394   整理番号：20A2687393

深層学習を用いたメラノーマの自動診断システムの開発-病変部位強調画像の採用-

Performance of automated melanoma diagnosis by adding lesion information to deep convolutional neural network

著者 (4件)： 平野銀次 (近畿大 大学院生物理工学研究科) ,  根本充貴 (近畿大 生物理工) ,  木村裕一 (近畿大 大学院生物理工学研究科) ,  永岡隆 (近畿大 大学院生物理工学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 120  号： 219(MICT2020 7-20)  ページ： 62-64 (WEB ONLY)  発行年： 2020年10月28日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： メラノーマは表在性腫瘍の一種であり,悪性度が高く鑑別すること...

シソーラス用語： *黒色腫 ,...
準シソーラス用語： *メラノーマ ,...

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分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  腫ようの診断  (GE03020J)

引用文献 (4件)：

• Argenziano G et al. Dermoscopy of pigmented skin lesions: results of a consensus meeting via the internet, J Am Acad Dermatol, vol. 48, No.5, pp. 679-93, 2003.
• Litjens G, Kooi T, Bejnordi BE, Setio AAA, Ciompi F, Ghafoorian M, van der Laak JAWM, van Ginneken B, Sanchez CI, A survey on deep learning in medical image analysis, Medical Image Analysis, vol 42, pp. 60-88, 2017
• K. Simonyan and A. Zisserman, Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recoginition, In Intl. Conf. on Learning Representations (ICLR), 2015.
• Tschandl, P., Rosendahl, C. and Kittler, H. The HAM10000 dataset, a large collection of multi-source dermatoscopic images of common pigmented skin lesions. Sci Data 5, 180161 (2018). https://doi.org/10.1038/sdata.2018.161

タイトルに関連する用語 (6件)： 深層学習 ,  メラノーマ ,  自動診断システム ,  開発 ,  病変部位 ,  採用