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J-GLOBAL ID：202002248549757955   整理番号：20A1724849

FC-DPNに基づく自動皮膚病変セグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Automatic skin lesion segmentation based on FC-DPN

著者 (6件)： Shan Pufang (School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, 110819, China) ,  Wang Yiding (School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, 110819, China) ,  Fu Chong (School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, 110819, China) ,  Fu Chong (Key Laboratory of Intelligent Computing in Medical Image, Ministry of Education, Northeastern University, Shenyang, 110819, China) ,  Song Wei (School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, 110819, China) ,  Chen Junxin (College of Medicine and Biological Information Engineering, Northeastern University, Shenyang, 110819, China)
資料名： Computers in Biology and Medicine  (Computers in Biology and Medicine)
巻： 123  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： E0858A  ISSN： 0010-4825  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 皮膚病変特性の多様性,正常皮膚と病変の間の低いコントラスト,および画像における多くのアーチファクトの存在のために,ダーモスコピー画像における自動皮膚病変セグメンテーションは挑戦的である。これらの課題に応えるために,FC-DPNと呼ぶ新しいセグメンテーショントポロジーを提案し,それは完全畳込みネットワーク(FCN)と二重経路ネットワーク(DPN)上に構築される。DPNは,残差と高密度接続経路の利点を継承し,効果的な特徴再利用と再開発を可能にする。2種類のサブDPNブロック,すなわち,サブDPN投影ブロックとサブDPN処理ブロックを持つ完全畳込み高密度Nets(FC-DenseNets)における高密度ブロックを置き換えた。このフレームワークにより,FC-DPNがより正確なセグメンテーションのためのより代表的で識別的な特徴を獲得することができる。元のISBI2017皮膚Lesionチャレンジテストデータセットにおける多くの画像は,不正確または不正確な地上真実を与え,これらのグランドトルースを修正した。改訂された試験データセットは,修正ISBI2017皮膚Lesionチャレンジテストデータセットと呼ばれる。提案方法は,PH2データセットに関して,修正ISBI2017皮膚Lesionチャレンジテストデータセットと90.26%と83.51%で,それぞれ88.13%の平均Dice係数と80.02%のJaccard指数を達成した。2つのデータセットに関する大規模な実験結果は,提案方法がFC-DenseNetsと他のよく確立されたセグメンテーションアルゴリズムより良い性能を示すことを証明した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  位相幾何学 ,  コントラスト ,  畳込み ,  *セグメンテーション ,  ネットワーク ,  残差 ,  *皮膚障害 ,  再開発 ,  再利用 ,  アーチファクト
準シソーラス用語： ダーモスコピー ,  高密度 ,  試験データ ,  グランドトゥルース , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 自動皮膚病変セグメンテーション ,  高密度ネット ,  ResNet ,  DPN ,  FC-DenseNets ,  ダーモスコピー

分類 (3件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  電話・データ通信・交換一般  (ND11010T)

タイトルに関連する用語 (2件)： 皮膚病変 ,  セグメンテーション