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J-GLOBAL ID：202102249569240614   整理番号：21A0448076

畳込みニューラルネットワークを用いた卵巣腫瘍の悪性腫瘍の検出:レビュー【JST・京大機械翻訳】

Detecting Malignancy of Ovarian Tumour using Convolutional Neural Network: A Review

著者 (3件)： Mathur Mansi (Computer Science and Engineering Chandigarh University,Mohali,Punjab) ,  Jindal Vikas (Computer Science and Engineering Chandigarh University,Mohali,Punjab) ,  Wadhwa Gitanjali (Computer Science and Engineering Chandigarh University,Mohali,Punjab)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： PDGC  ページ： 351-356  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 文献レビュー  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 卵巣は雌生殖系の重要な部分である。これらの小腺の重要性は,雌性ホルモンと雌配偶子の生産に由来する。これらの無管アーモンド型小腺器官の位置は,卵巣靭帯に付着した子宮の反対側にある。卵巣癌が発生するため,多くの因子が存在するが,様々な技術を用いて検出でき,それらの中で,畳み込みニューラルネットワークと呼ばれる1つの方法がある。このレビュー論文は,卵巣癌腫瘍を分類するために畳み込みニューラルネットワークをいかに利用するかについて,またそれを扱う他の方法について論ずる。本研究では,卵巣癌の検出に用いられるK-Nearest Network,サポートベクトルマシンおよび人工ニューラルネットワークのような様々な機械学習アルゴリズムの比較についても議論した。この癌検出に対する異なる方法を比較した後,結果を得るためには,深い学習技術が最良であると思われた。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： 学習 ,  *ニューラルネットワーク ,  子宮 ,  *腫瘍 ,  女性ホルモン ,  靱帯 ,  生殖 ,  *卵巣 ,  配偶子 ,  *卵巣腫瘍 ,  学習アルゴリズム ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： *悪性腫瘍 ,  がん検出 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 音声処理  (JE05000E) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  符号理論  (ND02030R) ,  NMR一般  (BM07041R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

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 ,  卵巣腫瘍 ,  悪性腫瘍 ,  レビュー