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J-GLOBAL ID：202002272987434055   整理番号：20A2637179

畳込みニューラルネットワークに基づく子宮頸癌検出のための自動質量スクリーニングシステム【JST・京大機械翻訳】

An Automatic Mass Screening System for Cervical Cancer Detection Based on Convolutional Neural Network

著者 (6件)： Aziz-ur-Rehman (Department of Electrical Engineering, GIK Institute of Engineering Sciences and Technology, Topi 23640, District Swabi, Khyber Pakhtunkhwa, Pakistan) ,  Ali Nabeel (Department of Electrical Engineering, Capital University of Science and Technology, Islamabad Expressway, Kahuta Road, Zone-V, Islamabad, Pakistan) ,  Taj Imtiaz.A. (Department of Electrical Engineering, Capital University of Science and Technology, Islamabad Expressway, Kahuta Road, Zone-V, Islamabad, Pakistan) ,  Sajid Muhammad (Department of Electrical Engineering, Mirpur University of Science and Technology (MUST), Mirpur 10250, Pakistan) ,  Karimov Khasan S. (Department of Electrical Engineering, GIK Institute of Engineering Sciences and Technology, Topi 23640, District Swabi, Khyber Pakhtunkhwa, Pakistan) ,  Karimov Khasan S. (Centre for Innovative and New Technologies of Academy of Sciences of the Republic of Tajikistan, Rudaki Ave., 33, Dushanbe 734015, Tajikistan)
資料名： Mathematical Problems in Engineering (Web)  (Mathematical Problems in Engineering (Web))
巻： 2020  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7803A  ISSN： 1024-123X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 頚癌は,癌の4番目に一般的なタイプであり,また,世界中の女性の間で死亡率の主因である。診断には様々なタイプのスクリーニング試験が用いられているが,最も普及しているものはPapanicolaou塗抹標本であり,細胞学が行われる。それは,子宮頸癌の早期同定のための信頼できるツールであるが,ヒト観察における可能な誤差のため,常に誤診の機会がある。本論文では,Cervical細胞データベース上で訓練された畳込みニューラルネットワークを用いる自己支援子宮頸癌スクリーニングシステムを提案した。ネットワークの訓練は,転送学習を通して達成され,それにより,初期化重みは,画像Netデータセットに関する訓練から得られた。Cervicalセルデータベース上のネットワークを微調整した後に,特徴ベクトルを畳み込みニューラルネットワークの最後の完全接続層から抽出した。セルサンプルの最終分類/スクリーニングのために,ソフトマックス回帰(SR),サポートベクトルマシン(SVM),およびディシジョンツリー(GEDT)のGentleBoost集合を含む3つの異なる分類器を提案した。提案したスクリーニングシステムの性能を,2つの異なる試験プロトコル,即ち,2クラス問題と7クラス問題に対して,Herlevデータベース上で評価した。2クラス問題に対するSR,SVMおよびGEDTの分類精度は,それぞれ98.8%,99.5%および99.6%であり,一方,7クラス問題に対しては,それらはそれぞれ97.21%,98.12%および98.85%であった。これらの結果は,提案システムが,様々な試験条件下で,以前の対応物よりも優れた性能を提供することを示した。Copyright 2020 Aziz-ur -Rehman et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習 ,  データベース ,  *ネットワーク ,  死亡率 ,  ヒト ,  女性 ,  ディシジョンツリー ,  *スクリーニング ,  *子宮頚部腫瘍 ,  サポートベクトルマシン ,  細胞生物学
準シソーラス用語： 特徴ベクトル ,  分類精度 ,  子宮頚癌検診 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 女性生殖器と胎児の腫よう  (GS04000K)

引用文献 (56件)：

• C. Marth, F. Landoni, S. Mahner, M. McCormack, A. Gonzalez-Martin, N. Colombo, "Cervical cancer: ESMO clinical practice guidelines for diagnosis, treatment and follow-up," Annals of Oncology, vol. 28, pp. iv72, 2017.
• M. F. Janicek, H. E. Averette, "Cervical cancer: prevention, diagnosis, and therapeutics," CA: A Cancer Journal for Clinicians, vol. 51, no. 2, pp. 92, 2001.
• R. M. Demay, "Common problems in papanicolaou smear interpretation," Archives of Pathology and Laboratory Medicine, vol. 121, no. 3, pp. 229-238, 1997.
• M. Arya, N. Mittal, G. Singh, "Cervical cancer detection using segmentation on pap smear images," Proceedings of the International Conference on Informatics and Analytics, vol. 16, 2016.
• F. Bray, B. Carstensen, H. Møller et al., "Incidence trends of adenocarcinoma of the cervix in 13 European countries," Cancer Epidemiology Biomarkers & Prevention, vol. 14, no. 9, pp. 2191-2199, 2005.

タイトルに関連する用語 (4件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  子宮頸癌 ,  質量 ,  スクリーニングシステム