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J-GLOBAL ID：202202213367194842   整理番号：22A0233907

敵対ネットワークによる関節セグメンテーションと分類タスク:HEp-2細胞画像への応用【JST・京大機械翻訳】

Joint segmentation and classification task via adversarial network: Application to HEp-2 cell images

著者 (7件)： Xie Hai (National-Regional Key Technology Engineering Laboratory for Medical Ultrasound, Guangdong Key Laboratory for Biomedical Measurements and Ultrasound Imaging, School of Biomedical Engineering, Health Science Center, Shenzhen University, Shenzhen, China) ,  Xie Hai (College of Electronics and Information Engineering, Shenzhen University, Guangdong Engineering Research Center of Base Station Antennas and Propagation, Shenzhen Key Lab of Antennas and Propagation, Shenzhen, China) ,  He Yejun (College of Electronics and Information Engineering, Shenzhen University, Guangdong Engineering Research Center of Base Station Antennas and Propagation, Shenzhen Key Lab of Antennas and Propagation, Shenzhen, China) ,  Xu Dong (Watrix Technology Co., Ltd, Shenzhen, China) ,  Kuo Jong Yih (Computer Science and Information Engineering, National Taipei University of Technology, Taiwan, China) ,  Lei Haijun (Guangdong Province Key Laboratory of Popular High-performance Computers, School of Computer and Software Engineering, Shenzhen University, Shenzhen, China) ,  Lei Baiying (National-Regional Key Technology Engineering Laboratory for Medical Ultrasound, Guangdong Key Laboratory for Biomedical Measurements and Ultrasound Imaging, School of Biomedical Engineering, Health Science Center, Shenzhen University, Shenzhen, China)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 114  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2175A  ISSN： 1568-4946  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 上皮2型(HEp-2)細胞の認識は,間接免疫蛍光(IIF)画像を用いて自己免疫疾患診断を検出する重要なツールである。多くの医用画像タスクのために,正確なセグメンテーションは分類タスクのための主要なステップとして考慮され,研究者は複数のタスクを共同で実行することによって,研究者を解決した。この理由のために,著者らは,HEp-2細胞の最終的分類のために分割と分類ネットワークを結合するハイブリッドネットワークアーキテクチャを考案し,そこで,マルチタスク生成敵対ネットワーク(GAN)を採用して,後者の分類性能を向上するための正確なセグメンテーションマスクを生成した。特に,考案された生成と識別サブネットワークは,HEp-2細胞の正確なセグメンテーションマスクのためのGANsアーキテクチャを確立する。また,オリジナル画像を条件付き入力として利用し,生成されたマスクと2つのタスクのための識別器を訓練する地上トルースによって連結し,第1のタスクは,生成されたマスクが,地上-トルースであるかどうかを決定し,もう1つは処理HEp-2セル画像のカテゴリを識別するかどうかを決定する。さらに,ResNet-34およびMobileNetv3を,それぞれセグメンテーションおよび分類ベースネットワークとして使用した。著者らは,中央出力のチャネルを加えることによってMobileNetv3構造を修正して,それは拡張チャネルモバイルNetv3(ACM-Net)と呼ばれた。識別器と分類器の両者はACM-Netの重みを共有する。公開ICPR2016タスク1データセットに関する大規模な実験は,提案したハイブリッドタスクベースのGANs構造が共同訓練モードを通して有望なセグメンテーションと分類性能を得ることができて,それはそれぞれ97.04%のDiceと分類のために98.82%の分割と予測精度を達成することができることを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 蛍光 ,  弁別器 ,  *セグメンテーション ,  *ネットワーク ,  上皮 ,  医用画像 ,  チャネル ,  計算機アーキテクチャ ,  自己免疫病
準シソーラス用語： 予測精度 ,  HEp2細胞 ,  マルチタスク ,  ハイブリッドネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： HEp-2細胞 ,  セグメンテーション ,  敵対ネットワーク ,  分類

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 敵対 ,  関節 ,  セグメンテーション ,  分類 ,  タスク ,  HEp-2細胞 ,  応用