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J-GLOBAL ID：202002270831936719   整理番号：20A2281516

深層学習を用いた網膜血管セグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Retinal Vessel Segmentation using Deep Learning - A Study

著者 (2件)： Islam Mohammed Mujahid Ul (B.M.S College of Engineering,Department of Computer Science & Engineering,Bengaluru,India) ,  Indiramma M (B.M.S College of Engineering,Department of Computer Science & Engineering,Bengaluru,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICOSEC  ページ： 176-182  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： 網膜血管系状態は,未熟,糖尿病網膜障害,Glaucoma,黄斑変性などの網膜障害を含む,いくつかの心血管および眼科疾患に対する重要で信頼できるバイオマーカーである。網膜関連疾患は,複雑性を発達させ,血管系状態を徹底的に理解することにより,早期段階で検出および診断できる。これらの条件を分析することは時間がかかり,退屈なタスクである。眼底画像から網膜血管情報を自動的に抽出するために多くの研究が行われ,これは網膜血管セグメンテーションと呼ばれる。本論文は,深い学習法を用いてこの目的を達成するために行われた既存の研究の調査を提供する。深層学習はコンピュータビジョン問題を解くための最新技術になっている。本論文は,オブジェクトセグメンテーションのために提案されたU-Netベースのネットワークアーキテクチャと,血管セグメンテーションのための医療分野におけるこれらのネットワークの使用を簡潔に論じる。さらに,AUCとF1スコアに基づく様々なアーキテクチャを比較した。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： *網膜 ,  *学習 ,  ネットワーク ,  循環系 ,  眼疾患 ,  コンピュータビジョン ,  計算機アーキテクチャ ,  *網膜血管 ,  網膜症 ,  糖尿病性網膜症 ,  バイオマーカー ,  ネットワークアーキテクチャ
準シソーラス用語： 眼底写真 ,  複雑性 ,  *深層学習 , 【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 (3件)： 深層学習 ,  網膜血管 ,  セグメンテーション