文献

J-GLOBAL ID：202002287744568364   整理番号：20A0493717

グローバルバンク:病理画像解析のための符号化と復号化の誘導経路【JST・京大機械翻訳】

Global Bank: A Guided Pathway of Encoding and Decoding for Pathological Image Analysis

著者 (10件)： Li Hansheng (School of Information Science and Technology, Northwest University,Xi’an,Shaanxi,China,710127) ,  Feng Jun (State-Province Joint Engineering and Research Center of Advanced Networking and Intelligent Information Services, School of Information Science and Technology, Northwest University,Xi’an,Shaanxi,China,710127) ,  Kang Baosheng (School of Information Science and Technology, Northwest University,Xi’an,Shaanxi,China,710127) ,  Kang Yuxin (School of Information Science and Technology, Northwest University,Xi’an,Shaanxi,China,710127) ,  Liu Feihong (School of Information Science and Technology, Northwest University,Xi’an,Shaanxi,China,710127) ,  Hui Wenli (The College of Life Sciences, Northwest University,Xi’an,Shaanxi,China,710127) ,  Bo Qirong (School of Information Science and Technology, Northwest University,Xi’an,Shaanxi,China,710127) ,  Wang Chunbao (Jiaotong University,First Affiliated Hospital of Xi’an,Xi’an,Shaanxi,China) ,  Yang Lin (The College of Life Sciences, Northwest University,Xi’an,Shaanxi,China,710127) ,  Cui Lei (School of Information Science and Technology, Northwest University,Xi’an,Shaanxi,China,710127)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： BIBM  ページ： 415-422  発行年： 2019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： 畳込みニューラルネットワーク(CNN)の符号器-復号器アーキテクチャは,コンピュータビジョンタスクと医用画像の様々な解析に広く使われている。しかしながら,病理学的画像における関心領域(RoIs)からの意味的特徴を抽出することは,異なる形態とスケールのRoIsがぼけた背景に埋め込まれるので,挑戦的な仕事のままである。さらに,古典的符号器-復号器アーキテクチャはぼけた背景からの干渉に対して脆弱であり,従って病理学的画像の正確な解析には完全には適していないことがよく知られている。本論文では,RoIsの付加的な有効な特徴を持つ復号器を提供することにより,RoIsに焦点を合わせるために,符号器と復号器を導くためのグローバルバンク(GLB)と名付けた経路を提案した。著者らは,GLBによってUネットと特徴ピラミッドネットワーク(FPN)を拡張して,それぞれ,腺セグメンテーションと癌塞栓検出作業に関する結果としてのモデルを評価した。広範な実験により,この提案が符号器-復号器アーキテクチャの性能を大幅に改善できることを実証した。GLBによるU-netは,2015年のMICCAI Gland Challengeデータセットに関する最良の意味論的セグメンテーション性能を達成した。さらに,GLBによるFPNは,平均精度において2%の改善を達成して,塞栓検出作業に関して再生において3.4%を達成した。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： 符号器 ,  意味論 ,  コンピュータビジョン ,  セグメンテーション ,  計算機アーキテクチャ ,  塞栓症 ,  医用画像 ,  復号器 ,  *復号化
準シソーラス用語： 脆弱性 ,  関心領域 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  *病理画像 , 【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 (8件)： グローバル ,  バンク ,  病理画像 ,  解析 ,  符号化 ,  復号化 ,  誘導 ,  経路