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J-GLOBAL ID：202202275238371257   整理番号：22A2640031

深層学習を用いた超音波画像の体組織分類の検討

Consideration of classifying body tissues in ultrasound images using deep learning

著者 (3件)： 鳥山晴来 (近畿大) ,  篠原寿広 (近畿大) ,  中迫昇 (近畿大)
資料名： センシングフォーラム資料(CD-ROM)  (計測自動制御学会センシングフォーラム計測部門大会予稿集)
巻： 39th  ページ： ROMBUNNO.2P1-3  発行年： 2022年09月20日 
JST資料番号： L2566B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・深層学習を用いて,超音波画像の体組織分類,色付けし,読影を...

シソーラス用語： *機械学習 ,...
準シソーラス用語： *深層学習 ,...

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分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

引用文献 (2件)：

• 森本兼曩:ライフスタイルと健康, 日本温泉気候物理医学会雑誌 第64巻1号, pp. 6-8, 2000.
• Olaf Ronneberger, Philipp Fischer, and Thomas Brox:U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation, arXiv:1505.04597v1, 2015.5.18

タイトルに関連する用語 (4件)： 深層学習 ,  音波画像 ,  組織 ,  分類