文献

J-GLOBAL ID：202202256362742721   整理番号：22A1170226

XceptionNetを用いた黒色腫検出のための深層学習ベース分類【JST・京大機械翻訳】

Deep Learning-Based Classification for Melanoma Detection Using XceptionNet

著者 (2件)： Lu Xinrong (Gannan University of Science & Technology, Ganzhou 341000, Jiangxi, China) ,  Firoozeh Abolhasani Zadeh Y. A. (Department of Surgery, Faculty of Medicine, Kerman University of Medical Sciences, Kerman, Iran)
資料名： Journal of Healthcare Engineering (Web)  (Journal of Healthcare Engineering (Web))
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7772A  ISSN： 2040-2295  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 皮膚癌は世界で最も一般的な癌の一つであり,全癌の少なくとも40%を占める。黒色腫は,ヒト社会の他の癌の中で19番目に一般的に発生する癌と考えられ,約300,000の新しい症例が2018年に見出された。癌診断は,手術,放射線療法および化学療法のような介入方法に基づくが,研究は,この癌の早期診断と関係したプロセスにおける画像処理機構のような新しいコンピュータ技術の使用が,医師がこの癌を治癒する助けになることを示す。ダーモスコピー画像から皮膚癌の診断のための自動法を提案した。提案モデルは,スイッシュな活性化関数と深さ方向の分離可能な畳み込みを利用した改良Xceptetに基づいている。このシステムは,元のX開始および他のドームアーキテクチャと比較して,ネットワークの分類精度の改善を示す。提案方法のシミュレーションを,いくつかの他の関連する皮膚癌診断最先端の解法と比較して,結果は,提案方法が他の比較方法と比較してより高い精度を達成することを示した。Copyright 2022 Xinrong Lu and Y. A. Firoozeh Abolhasani Zadeh. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 検出 ,  畳込み ,  ネットワーク ,  ヒト ,  放射線療法 ,  顕微鏡観察 ,  画像処理 ,  薬物療法 ,  計算機アーキテクチャ ,  *黒色腫 ,  皮膚腫瘍 ,  早期診断 ,  画像診断 ,  *機械学習
準シソーラス用語： ダーモスコピー ,  活性化関数 ,  癌診断 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  皮膚の腫よう  (GF04000X)

引用文献 (35件)：

• A. Adegun, S. Viriri, "Deep learning techniques for skin lesion analysis and melanoma cancer detection: a survey of state-of-the-art," Artificial Intelligence Review, vol. 54, no. 2, pp. 811-841, 2021.
• A. Javaid, M. Sadiq, F. Akram, "Skin cancer classification using image processing and machine learning," Proceedings of the 2021 International Bhurban Conference on Applied Sciences and Technologies (IBCAST), pp. 439-444, IEEE, Islamabad, Pakistan, 12-16 Jan 2021.
• S. Jiang, H. Li, Z. Jin, "A visually interpretable deep learning framework for histopathological Image-based skin cancer diagnosis," IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, vol. 25, no. 5, pp. 1483-1494, 2021.
• F. P. Reinaldo, M. Vishnevski, "Computer-Aided Diagnosis of Skin Cancer: A Review," Current Medical Imaging, vol. 16, pp. 781-793, 2020.
• S. K. Clinton, E. L. Giovannucci, S. D. Hursting, "The World Cancer Research Fund/American Institute for Cancer Research third expert report on diet, nutrition, physical activity, and cancer: impact and future directions," Journal of Nutrition, vol. 150, no. 4, pp. 663-671, 2020.

タイトルに関連する用語 (3件)： 黒色腫 ,  深層学習 ,  分類