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J-GLOBAL ID：202202241421798039   整理番号：22A1464953

機械学習による超音波画像装置のプローブの当て方の良否判別のための学習画像枚数と選択方法の検討

Consideration on the number and selection method of training images for determining whether probe of ultrasonic imaging device is applied correctly by machine learning

著者 (3件)： 鳥山晴来 (近畿大 大学院生物理工学研究科) ,  篠原寿広 (近畿大 大学院生物理工学研究科) ,  中迫昇 (近畿大 大学院生物理工学研究科)
資料名： 電子情報通信学会大会講演論文集(CD-ROM)  (電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集(CD-ROM))
巻： 2022  号： 総合大会  ページ： ROMBUNNO.H-4-12  発行年： 2022年03月01日 
JST資料番号： G0508B  ISSN： 1349-144X  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

本文一部表示： 1はじめに.近年、生活習慣病などの健康問題が増加しており日常的な健康管理が重要になってきている。健康状態を評価できる装置として超音波画像装置があるが、これは使用の経験に乏しい使用者にとって扱うことが困難である。そこで超音波画像装置に機械学習...【本文一部表示】

シソーラス用語： プローブ ,  *学習 ,  データ ,  *音響 ,  *画像 ,  超音波機器 ,  モデル ,  健康管理 ,  人間 ,  *超音波画像 ,  生活習慣病 ,  *機械学習 ,  被験者 ,  評価指標
準シソーラス用語： 健康状態 ,  健康問題 , 【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)： 機械学習 ,  超音波画像 ,  プローブ ,  良否判別 ,  学習 ,  選択方法