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J-GLOBAL ID：202102247821910744   整理番号：21A0010918

畳込みニューラルネットワークを用いたMR画像からの脳腫瘍検出モデル【JST・京大機械翻訳】

Brain Tumor Detection Model from MR Images using Convolutional Neural Network

著者 (4件)： Someswararao Chinta (SRKR Engineering College,Dept of CSE,Bhimavaram,AP,India) ,  Shankar R Shiva (SRKR Engineering College,Dept of CSE,Bhimavaram,AP,India) ,  Appaji Sangapu Venkata (KKR & KSR Institute of Technology and Sciences,Dept of CSE,Guntur,A.P,INDIA) ,  Gupta Vmnssvkr (SRKR Engineering College,Dept of CSE,Bhimavaram,AP,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICSCAN  ページ： 1-4  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： 脳における細胞の異常発達は,死に至る可能性がある脳腫瘍を引き起こす。死亡の率は,腫瘍の早期検出によって減少できる。脳における腫瘍を検出する最も一般的な方法は,磁気共鳴イメージング(MRI)の使用である。MR画像は,腫瘍の明確な構造を与えるためと考えられる。本論文では,特にCNNモデルで機械学習アルゴリズムを適用することにより,MR画像から腫瘍を検出するための新しい機構を提案した。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： 死 ,  *腫瘍 ,  *脳腫瘍 ,  *NMRイメージング ,  学習アルゴリズム

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)： 畳込みニューラルネットワーク ,  MR画像 ,  脳腫瘍 ,  モデル