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J-GLOBAL ID：202002276396569543   整理番号：20A2282753

ウェーブレット特徴を用いた医用画像分類のための畳込みニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Convolutional Neural Network for Medical Image Classification using Wavelet Features

著者 (6件)： Khatami Amin (IISRI Deakin University,Geelong,Australia) ,  Nazari Asef (Deakin University,School of Information Technology,Geelong,Australia) ,  Beheshti Amin (Macquarie University,Department of Computing,Australia) ,  Nguyen Thanh Thi (Deakin University,School of Information Technology,Geelong,Australia) ,  Nahavandi Saeid (IISRI Deakin University,Geelong,Australia) ,  Zieba Jerzy (University of New South Wales,School of Medical Sciences,Sydney,Australia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IJCNN  ページ： 1-8  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： 自動分類アルゴリズムは,診断放射線学および疾患検出を含む多くの医学応用で使用されるエキスパート意思決定支援システムの重要な構成要素である。本研究では,ウェーブレット特徴を用いた医用画像分類のための深層学習ベースフレームワークを提案した。畳み込みニューラルネットワークは,人体部分に関連する一連のX線画像から有益な潜在パターンと特徴を発見するために組み込まれる。次に,特徴を,それぞれのX線画像をラベリングするための分類器に通過させた。実験結果は,低域フィルタウェーブレットベースの畳込みモデルが,X線画像を分類するためのオリジナルの畳込みネットワークといくつかのモデルより優れていることを示した。提案方法の性能は,それが放射線画像を用いて病気検出のために実際に実行できることを意味する。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： *畳込み ,  *ネットワーク ,  低域フィルタ ,  *波束 ,  放射線画像 ,  X線画像 ,  *医用画像 ,  意思決定支援システム
準シソーラス用語： 分類アルゴリズム ,  医療応用 ,  深層学習 ,  病気検出 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： ウェーブレット ,  医用画像 ,  分類 ,  畳込みニューラルネットワーク