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J-GLOBAL ID：202202255019729306   整理番号：22A1082606

カラー眼底画像を用いた眼疾患を検出するための高速CNN訓練モデル【JST・京大機械翻訳】

Fast CNN trained model to detect the eye disease using coloured fundus image

著者 (5件)： Manju M. (Department of Electronics and Communication Engineering, RMK College of Engineering and Technology, Chennai, Tamil Nadu 601206, India) ,  Yugesh Digavinti (Department of Electronics and Communication Engineering, RMK College of Engineering and Technology, Chennai, Tamil Nadu 601206, India) ,  Yadav Gnana Sekar (Department of Electronics and Communication Engineering, RMK College of Engineering and Technology, Chennai, Tamil Nadu 601206, India) ,  Praveen Diyyala (Department of Electronics and Communication Engineering, RMK College of Engineering and Technology, Chennai, Tamil Nadu 601206, India) ,  Reddy Chakradhar (Department of Electronics and Communication Engineering, RMK College of Engineering and Technology, Chennai, Tamil Nadu 601206, India)
資料名： AIP Conference Proceedings  (AIP Conference Proceedings)
巻： 2405  号： 1  ページ： 020023-020023-7  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0071C  ISSN： 0094-243X  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： 本論文は,眼底画像を用いて眼疾患を認識するために訓練された高速CNNモデルである機械学習を研究した。使用したデータセットは,眼疾患を検出するために公開STAREカラー画像である。実験は訓練されたCNNモデルで良好な精度をもたらし,正常患者での疾患を正確に検出して,より少ない処理時間の糖尿病患者と同様に,94パーセントを達成した。Copyright 2022 AIP Publishing LLC All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 加工時間 ,  精度 ,  *病気 ,  *眼疾患 ,  カラー画像 ,  機械学習
準シソーラス用語： *眼底写真 ,  糖尿病患者 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 眼の診断  (GP02000N) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (6件)： カラー ,  眼底画像 ,  眼疾患 ,  CNN ,  訓練 ,  モデル