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J-GLOBAL ID：202002265795653583   整理番号：20A2622248

階層的マルチラベル人工ニューラルネットワークを用いた眼疾患分類【JST・京大機械翻訳】

Eye Diseases Classification Using Hierarchical MultiLabel Artificial Neural Network

著者 (2件)： Ahmad Hanaa Mohsin (University of Technology,Department of Computer Science,Baghdad,Iraq) ,  Hameed Shrooq Rasheed (University of Technology,Department of Computer Science,Baghdad,Iraq)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IT-ELA  ページ： 93-98  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： 異なる特徴抽出技術および異なる眼データセットを用いた異なる分類技術を用いて,眼疾患を分類または診断するためにいくつかのタイプの研究を適用した。この論文の目的は,外部眼疾患を分類するためにディジタルカメラの画像のデータセットを利用することである。このデータセットは,疾患が問題を引き起こす眼の部分に依存する4つの主要なクラスに分類される。これらのクラスは,そのクラスにおける疾患数に等しいいくつかのサブクラスにさらに細分化された。Hue,Min,Max,Diff(HMMD)色空間から利用される色ヒストグラム特徴を,分類されるHMMD色空間のSumチャネルから利用される法則テクスチャ特徴に加えて,MPEG-7標準で定義されるように,非均一的に量子化した。本論文の貢献は,階層的マルチラベル分類(HMC)である新しい分類技術を適用したことである。達成された全体の予測精度は,%75.7142であった。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： 量子化 ,  *ニューラルネットワーク ,  特徴抽出 ,  *眼疾患 ,  チャネル ,  色空間 ,  MPEG
準シソーラス用語： ディジタルカメラ ,  カラーヒストグラム ,  予測精度 ,  テクスチャ特徴 ,  マルチラベル分類 , 【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)： マルチ ,  ラベル ,  人工ニューラルネットワーク ,  眼疾患 ,  分類