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J-GLOBAL ID：202202229893431369   整理番号：22A1165071

医用画像からの腫瘍検出のためのマスクR-CNNを用いた画像セグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Image Segmentation using Mask R-CNN for Tumor Detection from Medical Images

著者 (6件)： Padma T. (GRIET,Department of Electronics and Communication Engineering,Hyderabad,Telangana) ,  Kumari Ch Usha (GRIET,Department of Electronics and Communication Engineering,Hyderabad,Telangana) ,  Yamini Dommeti (GRIET,Department of Electronics and Communication Engineering,Hyderabad,Telangana) ,  Pravallika Kapilavai (GRIET,Department of Electronics and Communication Engineering,Hyderabad,Telangana) ,  Bhargavi Konduru (GRIET,Department of Electronics and Communication Engineering,Hyderabad,Telangana) ,  Nithya Mula (GRIET,Department of Electronics and Communication Engineering,Hyderabad,Telangana)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICEARS  ページ： 1015-1021  発行年： 2022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： 世界が今日遭遇する dしい疾患の一つは脳腫瘍である。脳に異常細胞が形成すると,脳腫瘍と呼ばれる。腫瘍の大きさおよび位置には多くの変化があり,従って,腫瘍の完全な理解を実際に困難にする。放射線科医は医用画像技術の助けにより疾患を容易に診断できるが,このプロセスの自動は有用である。磁気共鳴映像法(MRI)は脳腫瘍を検出する最も効果的な方法であり,MRI画像が訓練され,腫瘍を検出するためにテストされる。自動システムは,MRI画像における腫瘍の正確な位置を検出し,ピンポイントを見つけることができる。このプロジェクトでは,自動システムは,脳とマスクに異常組織を分割するMask地域ベースの畳み込みニューラルネットワーク(Mask R-CNN)を用いて構築され,分割された領域に適用される。Mask R-CNNは,R-CNN(領域ベースCNN),高速R-CNNおよび高速R-CNNのような他の方法と比較して,最良の性能を有した。Copyright 2022 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： *腫瘍 ,  脳腫瘍 ,  *画像処理 ,  異常細胞 ,  *医用画像 ,  NMRイメージング
準シソーラス用語： *画像セグメンテーション ,  放射線科医 ,  *腫瘍検出 ,  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 ,  腫瘍検出 ,  マスク ,  CNN ,  画像セグメンテーション