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J-GLOBAL ID：202202237097821043   整理番号：22A0917323

ヒト皮膚疾患分類器のための意思決定機械学習支援システム【JST・京大機械翻訳】

A Decision Machine Learning Support System for Human Skin Disease Classifier

著者 (4件)： Banditsingha Pakkapat (National Central University,Department of Computer Science and Information Engineering,Taoyuan,Taiwan) ,  Thaipisutikul Tipajin (Mahidol University,Faculty of Information and Comnuication Technology,Nakhon Pathom,Thailand) ,  Shih Timothy K. (National Central University,Department of Computer Science and Information Engineering,Taoyuan,Taiwan) ,  Lin Chih-Yang (Yuan Ze University,Department of Electrical Engineering,Taoyuan,Taiwan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ECTI DAMT & NCON  ページ： 200-204  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： 過去数十年間,皮膚疾患,特にヒト皮膚疾患の罹患率は上昇している。これらの疾患の大部分は伝染性であり,視覚認識にも基づいている。多くの研究は画像分類問題に関して有望な結果を示しているが,従来の機械学習モデルおよびヒト皮膚疾患分類に関する様々な計量による最近の深層学習モデルを比較する研究はほとんどない。したがって,本論文では,Dermnetデータセットから得られた750の画像を含む5つの皮膚疾患クラスを分類するために,ヒト皮膚疾患分類子(DSSC)のための決定機械学習支援システムを提案する。特に,画像前処理,画像再サイジング,画像補間,画像増強を行い,入力画像を全モデルの適切なフォーマットに調整した。大規模な実験を通して,RestNet50は,大きなマージンによる精度,想起,およびF測度を含むすべての計量において,他の深層学習と従来の機械学習法より優れている。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： 測度 ,  *意思決定 ,  ヒト ,  *皮膚病 ,  サイジング ,  視認 ,  画像強調 ,  *機械学習
準シソーラス用語： 画像分類 ,  *疾病分類 ,  深層学習 , 【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 (6件)： ヒト ,  皮膚疾患 ,  分類器 ,  意思決定 ,  機械学習 ,  支援システム