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J-GLOBAL ID：202202248825020464   整理番号：22A0446669

ドロップアウトとCBAMを持つ完全畳込みニューラルネットワークを用いたポリpセグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Polyp Segmentation Using Fully Convolutional Neural Network with Dropout and CBAM

著者 (1件)： Zhong Yuan (Boston University, Boston, MA, USA)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1513  ページ： 171-181  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  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： 大腸内視鏡検査は腸ポリープ検出に重要である。左非狭窄であれば,ポリープは徐々に癌になる。内視鏡技術とアルゴリズムベースの方法の開発によって,画像分割のための深い学習モデルを,結腸鏡検査の分野に導入して,医師と患者の両方のために結腸鏡検査をより容易にした。より良い性能を得るために,研究者は新しい方法を試みて,既存のモデルに新しい最適化技術を加える。本論文では,古典的画像セグメンテーションモデル,完全畳み込みニューラルネットワークを導入し,2つの最適化技法:畳込みブロック注意モジュールとドロップアウトによるモデルを最適化した。性能計量による実験を行い,そして,畳み込みブロック注意モジュールとドロップアウトは,モデルに対してプラスの影響を持ち,そして,著者らの最適化モデルは,いくつかの最先端のモデルに対して,利点を持った。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  *畳込み ,  学習モデル ,  *セグメンテーション ,  最適化手法 ,  狭窄症 ,  ポリープ ,  腸ポリープ ,  結腸鏡検査
準シソーラス用語： 画像セグメンテーション ,  最適化モデル ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 畳込みブロック注意モジュール ,  ドロップアウト ,  完全畳込みニューラルネットワーク

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (3件)： ドロップ ,  畳込みニューラルネットワーク ,  セグメンテーション