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J-GLOBAL ID：202202246326060215   整理番号：22A0776650

皮膚病変セグメンテーションのためのシリアル注意ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Serial attention network for skin lesion segmentation

著者 (11件)： Ren Yuan (College of Software, Xinjiang University, Urumqi, China) ,  Ren Yuan (Key Laboratory of Software Engineering Technology, Xinjiang University, Urumqi, China) ,  Yu Long (Network Center, Xinjiang University, Urumqi, China) ,  Tian Shengwei (College of Software, Xinjiang University, Urumqi, China) ,  Tian Shengwei (Key Laboratory of Software Engineering Technology, Xinjiang University, Urumqi, China) ,  Cheng Junlong (Key Laboratory of Software Engineering Technology, Xinjiang University, Urumqi, China) ,  Cheng Junlong (College of Information Science and Engineering, Xinjiang University, Urumqi, China) ,  Guo Zhiqi (College of Software, Xinjiang University, Urumqi, China) ,  Guo Zhiqi (Key Laboratory of Software Engineering Technology, Xinjiang University, Urumqi, China) ,  Zhang Yanhan (College of Software, Xinjiang University, Urumqi, China) ,  Zhang Yanhan (Key Laboratory of Software Engineering Technology, Xinjiang University, Urumqi, China)
資料名： Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing  (Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing)
巻： 13  号： 2  ページ： 799-810  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4517A  ISSN： 1868-5137  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 黒色腫の色,境界および形状の影響により,病変領域のセグメンテーションは依然として困難な問題である。本論文では,2つの注意モジュール(チャネル注意と空間注意)を直列に接続し,それらを符号器デコーダネットワークのスキップ接続に埋め込む方法を提案した。注意機構による画像セグメンテーションに関する以前の研究と異なり,既存の一般的空間注意モジュールとチャネル注意モジュールの異なる組合せを作った。実験結果は,前面におけるチャネル注意と後部における空間的注意とのシーケンス組合せが,他の組合せよりチャネル間の情報と同様に,グローバルおよび局所的情報を集約する可能性が高いことを示した。著者らの方法は,ISIC2017データセット上で0.7692の平均Jaccard指数を達成した。同時に,著者らはまた,画像分割のいくつかの先進方法と比較して,実験結果は著者らの提案方法が競合性能を有することを示した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH, DE part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 情報 ,  *セグメンテーション ,  *ネットワーク ,  画像処理 ,  符号器 ,  *皮膚障害 ,  問題 ,  チャネル ,  *注意 ,  黒色腫 ,  機械学習
準シソーラス用語： 画像セグメンテーション ,  空間的注意 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 空間注意 ,  チャネル注意 ,  皮膚病変セグメンテーション ,  深層学習

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 皮膚病変 ,  セグメンテーション ,  注意