文献

J-GLOBAL ID：202202247769356906   整理番号：22A0980581

IoTで可能となった健康管理システム:畳み込みニューラルネットワークと結合した大腸内視鏡画像による自己予測結腸直腸癌【JST・京大機械翻訳】

An IoT-Enabled Healthcare System: Auto-predictive Colorectal Cancer with Colonoscopy Images Combined with the Convolutional Neural Network

著者 (3件)： Raju Akella S. Narasimha (Department of Computer Science and Engineering, SRM Institute of Science and Technology, Kattankulathur, Chennai, India) ,  Jayavel Kayalvizhi (Department of Information Technology, SRM Institute of Science and Technology, Kattankulathur, Chennai, India) ,  Rajalakshmi T. (Department of Biomedical Engineering, SRM Institute of Science and Technology, Kattankulathur, Chennai, India)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 853  ページ： 283-294  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
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： 大腸内視鏡検査画像は,患者の結腸直腸癌の強度の予測において,明白な役割を果たし,診断および調査のための多くの技術がある。結腸鏡検査画像データセットおよび結腸直腸癌分析は,それらの全身使用のため使用した。深層学習技術の発展によって,入力データセットを自動的に分類する。深層学習は,画像分類,画像分析,臨床記録および物体認識を含む多様なアプリケーションで広く利用される最大機械学習手続きである。知的システムにおける病気の分類とセグメンテーションは,これらの画像解析とコンピュータビジョンシステムにとって大きな課題である。畳込みニューラルネットワーク(CNN)は,計算機支援診断システムに広がった深層ニューラルネットワークのクラスである。CNNは,畳み込み層(s),プール層(s)および完全接続層(s)のようないくつかのビルディングブロックを用いて,逆伝搬による特徴の空間分類を不可避かつ柔軟に学習するように設計されている。深部学習に基づく方法を,正確に癌強度を測定し予測するために提案する。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *畳込み ,  学習 ,  セグメンテーション ,  *画像 ,  応用プログラム ,  *健康管理 ,  画像分析 ,  コンピュータビジョン ,  *結腸腫瘍 ,  *直腸腫瘍 ,  結腸鏡検査 ,  機械学習
準シソーラス用語： *大腸内視鏡 ,  画像分類 ,  インテリジェントシステム ,  *結腸直腸癌 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 大腸癌 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  深層学習 ,  大腸内視鏡検査 ,  予測 ,  コンピュータ支援診断

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  消化器の腫よう  (GH04000D)

タイトルに関連する用語 (8件)： IoT ,  管理システム ,  畳み込みニューラルネットワーク ,  大腸 ,  内視鏡画像 ,  自己 ,  予測 ,  結腸直腸癌