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J-GLOBAL ID：202002248616279442   整理番号：20A1959846

Gaussフィルタリングによる強化および効果的なコンピュータ化多層パーセプトロンベース逆伝搬脳腫瘍検出【JST・京大機械翻訳】

Enhanced and Effective Computerized Multi Layered Perceptron based Back Propagation Brain Tumor Detection with Gaussian Filtering

著者 (5件)： Ayyappa Yalanati (Koneru Lakshmaiah Education Foundation,Department of Computer Science and Engineering,Vaddeswaram,AP,India,522502) ,  Bekkanti Ashok (Koneru Lakshmaiah Education Foundation,Department of Computer Science and Engineering,Vaddeswaram,AP,India,522502) ,  Krishna Azmira (Koneru Lakshmaiah Education Foundation,Department of Computer Science and Engineering,Vaddeswaram,AP,India,522502) ,  Neelakanteswara P. (Koneru Lakshmaiah Education Foundation,Department of Computer Science and Engineering,Vaddeswaram,AP,India,522502) ,  Basha Cmak Zeelan (Koneru Lakshmaiah Education Foundation,Department of Computer Science and Engineering,Vaddeswaram,AP,India,522502)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICIRCA  ページ： 58-62  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： MRI(Medical Resonance Images)は脳腫瘍検出のために使用され,神経外科医に対する脳の正常および異常組織を識別するのに非常に困難でもある。脳腫瘍を検出する際に神経外科医を助ける自動腫瘍検出技術を提案した。MLP(Multi-Layer Perceptron)ベースBPNN(Back伝搬ニューラルネットワーク)によるGaussフィルタリングを提案し,PNN(確率的ニューラルネットワーク)やSVM(Support Vector Mechnor)のような他の分類器と比較したとき,精度率が93%の脳腫瘍を検出するのにより良い正確な結果を与えた。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： ニューラルネットワーク ,  *脳腫瘍 ,  *Gaussフィルタ ,  脳神経外科 ,  *コンピュータ ,  *多層パーセプトロン
準シソーラス用語： 確率的ニューラルネットワーク ,  *腫瘍検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  音声処理  (JE05000E) ,  符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (6件)： Gaussフィルタ ,  強化 ,  コンピュータ ,  多層パーセプトロン ,  伝搬 ,  脳腫瘍