文献

J-GLOBAL ID：202002246562153388   整理番号：20A0914917

マルチスケールビューとディープニューラルネットワークによる超音波画像における胎児頭部の局在化【JST・京大機械翻訳】

Localization of Fetal Head in Ultrasound Images by Multiscale View and Deep Neural Networks

著者 (4件)： Sobhaninia Zahra (Isfahan University of Technology,Isfahan,Iran,84156-83111) ,  Emami Ali (Isfahan University of Technology,Isfahan,Iran,84156-83111) ,  Karimi Nader (Isfahan University of Technology,Isfahan,Iran,84156-83111) ,  Samavi Shadrokh (Isfahan University of Technology,Isfahan,Iran,84156-83111)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CSICC  ページ： 1-5  発行年： 2020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： 多くの国における出生前ケアに使用されるルーチン検査の1つは超音波イメージングである。この手順は,胎児の健康と発達,妊娠の進行,および新生児のための様々な情報を提供する。胎児頭部周囲(HC)のような胎児のバイオメトリックパラメータのいくつかは,胎児の健康と成長をチェックするために測定されなければならない。本論文では,自動HC測定のための多重スケール光畳込みニューラルネットワークを提案した。妊娠の異なる三半期における胎児の超音波データセットに関する実験結果は,光畳込みニューラルネットワークによって実行されたセグメンテーション精度とHC評価が深い畳込みニューラルネットワークに匹敵することを示した。提案したネットワークはより少ないパラメータを持ち,より少ない訓練時間を必要とする。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： *超音波 ,  *ネットワーク ,  新生児 ,  胎児 ,  *超音波画像
準シソーラス用語： 局在化 ,  ホップ数 ,  *ディープニューラルネットワーク ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： ディープニューラルネットワーク ,  超音波画像 ,  胎児 ,  頭部 ,  局在化