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J-GLOBAL ID:202002280583377328   整理番号:20A1245001

合成学習によるオープンセットOCT画像認識【JST・京大機械翻訳】

Open-Set OCT Image Recognition with Synthetic Learning
著者 (8件):
資料名:
巻: 2020  号: ISBI  ページ: 1788-1792  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)
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毎年発見された新しい眼疾患により,医師は,いくつかのまれまたは未知の疾患に遭遇する可能性がある。同様に,医用画像認識分野において,多くの実際的な医学的分類タスクは,いくつかのテストサンプルが観察されないか未知のクラスに属する場合に遭遇する可能性があり,オープンセット問題と呼ばれる訓練セットに含まれている。稀な疾患サンプルは得られにくく,訓練セットに含まれるので,既知および未知の両疾患を認識するアルゴリズムを設計することは合理的である。この目的のために,本論文では,オープンセット網膜光コヒーレンストモグラフィー(OCT)画像認識のための新しい生成的な対数ネットワーク(GAN)に基づく合成学習について述べた。具体的には,まず,自動エンコーダGANと分類器を訓練し,観測画像を再構成し分類する。次に,それぞれの観測された疾患に対応する画像の部分空間の境界近くに位置する画像を生成するために,部分空間制約合成損失を導入し,一方,これらの画像を事前訓練分類器によって分類することができない。言い換えると,これらの合成画像は未知のクラスに分類される。この方法で,未知のクラスに属する画像を生成することができ,未知の病気発見のための分類器を再訓練するために,それらを元のデータセットに加えることができる。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】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (1件):
分類
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図形・画像処理一般 
タイトルに関連する用語 (3件):
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