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J-GLOBAL ID：202002268537359092   整理番号：20A0426454

マルチスケール畳込みカーネルネットワークに基づく肺癌支援診断アルゴリズムの研究【JST・京大機械翻訳】

Research of Lung Cancer-Assisted Diagnosis Algorithm Based on Multi-scale Convolution Kernel Network

著者 (8件)： Li Yunfei (Sino-Dutch Biomedical and Information Engineer School, Northeastern University, Shenyang, China) ,  Li Yunfei (School of Computer Science and Engineering, Key Laboratory of Big Data Management and Analytics (Liaoning), Northeastern University, Shenyang, China) ,  Li Chuangang (Sino-Dutch Biomedical and Information Engineer School, Northeastern University, Shenyang, China) ,  Cao Yijia (Sino-Dutch Biomedical and Information Engineer School, Northeastern University, Shenyang, China) ,  Zhao Yue (Sino-Dutch Biomedical and Information Engineer School, Northeastern University, Shenyang, China) ,  Wang Zhiqiong (Sino-Dutch Biomedical and Information Engineer School, Northeastern University, Shenyang, China) ,  Wang Zhiqiong (Neusoft Research of Intelligent Healthcare Technology, Co. Ltd., Shenyang, China) ,  Wang Zhiqiong (Acoustics Science and Technology Laboratory, Harbin Engineering University, Harbin, China)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 572  ページ： 497-505  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  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： 近年,肺癌患者の数は着実に増加し,男性における最初の悪性腫瘍と女性における2番目の悪性腫瘍になっている。国内外の研究者は,肺結節補助診断が肺結節を早期に検出し,肺癌のリスクを効果的に減少させることができることを見出した。したがって,深部学習は肺結節の診断における新しいホットスポットになった。本論文の研究内容は以下の通りである。本論文では,幾何学的特徴,濃淡値特徴,テクスチャ特徴および使用サポートベクトルマシン(SVM)および極端学習機械(ELM)を用いて肺結節の特徴を抽出し,肺結節を訓練し分類した。肺結節のCT画像の特徴を抽出し,肺結節のCT画像の特性モデルを確立し,良性および悪性肺結節を分類するために,畳込み神経回路網(CNN)深部学習法を用いた。本論文は,改良CNNに基づく肺結節のコンピュータ支援診断のための方法を提示した。本方法は,肺結節のCT画像の特徴を抽出するために畳込みニューラルネットワーク(CNN)を使用して,肺結節のCT画像の特徴モデルを確立した。マルチスケール畳込みカーネル深さ学習を用いて,改良アルゴリズムの進歩を証明した。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 女性 ,  計算機診断 ,  サポートベクトルマシン ,  男性 ,  画像処理 ,  *畳込み ,  *アルゴリズム ,  機械学習 ,  *肺腫瘍 ,  ホットスポット ,  学習 ,  神経回路網
準シソーラス用語： CT画像 ,  肺結節 ,  悪性腫瘍 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： CT ,  肺癌支援診断 ,  画像処理 ,  特徴パラメータ ,  機械学習

分類 (2件)： 腫ようの診断  (GE03020J) ,  呼吸器の腫よう  (GI04000G)

タイトルに関連する用語 (7件)： マルチスケール ,  畳込み ,  カーネル ,  肺癌 ,  支援 ,  診断アルゴリズム ,  研究