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J-GLOBAL ID：202102231203598260   整理番号：21A0891737

医用画像分類のためのMeta-ヒューリスティック最適化ベース畳込みニューラルネットワーク:調査【JST・京大機械翻訳】

Meta-Heuristic Optimization Based Convolutional Neural Network for Medical Image Classification: A Survey

著者 (2件)： Priyanka Priyanka (Guru Jambheshwar University of Science and Technology, (GJU S&T),Department of Computer Science and Enggineering,Hisar,Haryana,125001) ,  Kumar Dharmender (Guru Jambheshwar University of Science and Technology, (GJU S&T),Department of Computer Science and Enggineering,Hisar,Haryana,125001)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICACCCN  ページ： 752-756  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： 畳込みニューラルネットワーク(CNN)は,それらの高精度と実時間処理のため,画像関連タスクにおいて非常に重要な役割を果たす。これらのネットワークのいくつかの応用は画像分類,画像セグメンテーション,画像における物体検出である。画像は,通常,診断および外科的手術の両方のための医療分野で適用される。CNNは複雑な画像処理問題を解決する際に優れた性能を示した。これらのCNNは,時間の必要性を達成するためにより良い精度を得るために,メタヒューリスティック技術によりさらに最適化される。本論文は,分類目的のためのCNNの性能改善におけるメタヒューリスティックの適用性と同様に,医用画像分類におけるCNNの使用に関する簡潔な調査を提供した。Copyright 2021 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： *最適化 ,  *ネットワーク ,  画像処理 ,  適応性 ,  実時間処理 ,  *医用画像
準シソーラス用語： 画像セグメンテーション ,  *画像分類 ,  物体検出 ,  高精度 ,  *ヒューリスティック ,  *ヒューリスティック最適化 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【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 (5件)： 医用画像 ,  分類 ,  ヒューリスティック最適化 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  調査