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J-GLOBAL ID：202202279014478777   整理番号：22A0482844

2段階Meta学習ベース深排他的正則化マシンによるBモード超音波による乳児股関節異形成の診断【JST・京大機械翻訳】

Diagnosis of Infantile Hip Dysplasia With B-Mode Ultrasound via Two-Stage Meta-Learning Based Deep Exclusivity Regularized Machine

著者 (9件)： Gong Bangming (Key Laboratory of Specialty Fiber Optics and Optical Access Networks, Joint International Research Laboratory of Specialty Fiber Optics and Advanced Communication, Shanghai Institute for Advanced Communication and Data Science, School of Communication and Information Engineering, Shanghai...) ,  Shi Jing (Imaging Diagnosis Center, Shanghai Children’s Medical Center, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai, China) ,  Han Xiangmin (Key Laboratory of Specialty Fiber Optics and Optical Access Networks, Joint International Research Laboratory of Specialty Fiber Optics and Advanced Communication, Shanghai Institute for Advanced Communication and Data Science, School of Communication and Information Engineering, Shanghai...) ,  Zhang Huan (Imaging Diagnosis Center, Shanghai Children’s Medical Center, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai, China) ,  Huang Yuemin (Imaging Diagnosis Center, Shanghai Children’s Medical Center, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai, China) ,  Hu Liwei (Imaging Diagnosis Center, Shanghai Children’s Medical Center, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai, China) ,  Wang Jun (Key Laboratory of Specialty Fiber Optics and Optical Access Networks, Joint International Research Laboratory of Specialty Fiber Optics and Advanced Communication, Shanghai Institute for Advanced Communication and Data Science, School of Communication and Information Engineering, Shanghai...) ,  Du Jun (Imaging Diagnosis Center, Shanghai Children’s Medical Center, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai, China) ,  Shi Jun (Key Laboratory of Specialty Fiber Optics and Optical Access Networks, Joint International Research Laboratory of Specialty Fiber Optics and Advanced Communication, Shanghai Institute for Advanced Communication and Data Science, School of Communication and Information Engineering, Shanghai...)
資料名： IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics  (IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics)
巻： 26  号： 1  ページ： 334-344  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1135A  ISSN： 2168-2194  CODEN： IJBHA9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： Bモード超音波(BUS)ベースのコンピュータ支援診断(CAD)は,乳児における股関節(DDH)の発生形成異常に対する有効性を示した。本研究では,DDHのBUSベースCADに対して,2段階メタ学習ベース深層排除正則化機械(TML-DERM)を提案した。TML-DERMは,特徴表現と分類性能を同時に改善する統一フレームワークに,深層ニューラルネットワーク(DNN)と排他的正則化機械を統合した。さらに,第1段階メタ学習は主にDNNモジュール上で実行され,DNNにおけるかなり増加したパラメータに起因する過剰適合問題を軽減し,ランダムサンプリング戦略を採用してメタタスクを自己生成させる。一方,第2段階メタ学習は主に重みベクトルによる多重弱分類器の組合せを学習し,分類性能を改善し,また,統一フレームワークを再び最適化する。DDH超音波データセットに関する実験結果は,提案したTML-DERMアルゴリズムが85.89%の平均精度,86.54%の感度および85.23%の特異性で優れた分類性能を達成することを示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. 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 ,  *超音波 ,  ベクトル ,  *学習 ,  計算機診断 ,  多重化 ,  *股関節 ,  乳児 ,  *正則化 ,  深層 ,  無作為抽出
準シソーラス用語： 特異性 ,  特徴表現 ,  ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  医用情報処理  (JE15030Q)

タイトルに関連する用語 (9件)： 段階 ,  学習 ,  正則化 ,  マシン ,  Bモード ,  超音波 ,  乳児 ,  股関節異形成 ,  診断