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J-GLOBAL ID：202002251418090695   整理番号：20A2148176

2レベル評価を用いた乳癌検出に対する質量サイズ効果【JST・京大機械翻訳】

The Mass Size Effect on the Breast Cancer Detection Using 2-Levels of Evaluation

著者 (4件)： Hamed Ghada (Faculty of Computer and Information Sciences, Ain Shams University, Cairo, Egypt) ,  Marey Mohammed Abd El-Rahman (Faculty of Computer and Information Sciences, Ain Shams University, Cairo, Egypt) ,  Amin Safaa El-Sayed (Faculty of Computer and Information Sciences, Ain Shams University, Cairo, Egypt) ,  Tolba Mohamed Fahmy (Faculty of Computer and Information Sciences, Ain Shams University, Cairo, Egypt)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1261  ページ： 324-335  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 乳癌は,最も危険な癌の1つであり,毎日撮影されたマンモグラムの大きな増加を伴い,コンピュータ支援診断システムは,迅速で正確な予測に重要な役割をする。本論文では,乳房腫瘍を検出し分類するための3つの相を提案する。最初に,DICOMファイルをデータを失うことなく画像に変換するためのデータ準備である。次に,それらは,第2のモデル訓練フェーズへの入力を表す大規模で小さな質量を有するマンモグラムに分割される。第3のフェーズは,2つの試験レベルを通してモデル評価であり,第1は大規模な質量検査であり,第2の水準は,大規模で小さな質量のために検出結果を出力する小さな質量検査であった。訓練された小および大質量モデルを用いた2つの試験レベルは,最近のYOLOベースの検出作業と,総合精度89.5%の達成により,組合せサイズ訓練モデルを克服する。Copyright The Editor(s) (if applicable) and The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *サイズ効果 ,  *乳房腫瘍
準シソーラス用語： *乳癌検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 乳癌検出 ,  ディジタル乳房撮影分類 ,  あなたが見る ,  コンピュータ支援診断システム

分類 (1件)： 腫ようの診断  (GE03020J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 評価 ,  乳癌検出 ,  質量 ,  サイズ効果