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J-GLOBAL ID：202002240014477946   整理番号：20A2027995

教師付き深層ハッシングによる肺結節画像検索【JST・京大機械翻訳】

Pulmonary Nodules Image Retrieval via Supervised Deep Hashing

著者 (6件)： Qi Yongjun (State Key Laboratory of Reliability and Intelligence of Electrical Equipment, Hebei University of Technology, Tianjin, China and Information Technology Center, North China Institute of Aerospace Engineering, Langfang, China) ,  Gu Junhua (School of Artificial Intelligence, Hebei University of Technology, Tianjin, China and Hebei Province Key Laboratory of Big Data Calculation, Hebei University of Technology, Tianjin, China) ,  Geng Juanping (Information Technology Center, North China Institute of Aerospace Engineering, Langfang, China) ,  Tian Zepei (School of Artificial Intelligence, Hebei University of Technology, Tianjin, China) ,  Su Yingru (Information Technology Center, North China Institute of Aerospace Engineering, Langfang, China) ,  Zhang Yajuan (School of Artificial Intelligence, Hebei University of Technology, Tianjin, China and Hebei Province Key Laboratory of Big Data Calculation, Hebei University of Technology, Tianjin, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ISICDM 2019  ページ： 152-156  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0698C  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： コンテンツベース画像検索は,大規模医用画像データベースからのクエリインスタンスに関連する画像を迅速に見つけることができ,医師に対する効果的な支援診断情報を提供し,診断の精度を改善するのに有益である。深い教師つきハッシュは,深いニューラルネットワークから豊富な特徴を抽出する能力を持っているだけでなく,検索精度を改善するために教師つき情報を完全に利用することができた。また,ハッシュマッピングによって特徴ベクトルの次元を減らすことにより,より効率的でメモリ節約できる。したがって,それは多くの注目を集めている。本論文では,特徴抽出と二値符号学習を共同最適化により行う,新しいエンドツーエンド教師つき深層ハッシュ法を提案した。意味類似性はラベル情報によって維持され,近傍構造はグラフ正則化によって保存される。さらに,離散制約目的関数を緩和なしで直接最適化した。実験は,肺結節画像データセットに関して実行して,結果は,提案した方式が最先端のハッシング方法と比較してより良い検索性能を生み出すことができることを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 記憶装置 ,  最適化 ,  学習 ,  ニューラルネットワーク ,  特徴抽出 ,  エンドツーエンド方式 ,  目的関数 ,  正則化 ,  *ハッシング ,  *画像検索
準シソーラス用語： コンテンツベース画像検索 ,  特徴ベクトル ,  クエリー ,  検索精度 ,  バイナリコード , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 画像検索 ,  肺結節 ,  監督された深いハッシング

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 教師 ,  深層 ,  ハッシング ,  肺結節 ,  画像検索