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J-GLOBAL ID：202202280276247840   整理番号：22A1133317

医学的徴候に基づく3D肺結節の交互最適化検索方法【JST・京大機械翻訳】

Alternate Optimization Method for 3D Pulmonary Nodules Retrieval Based on Medical Sign

著者 (5件)： Zhang Yanan (太原理工大学信息与計算机学院,太原030024) ,  Zhao Juanjuan (太原理工大学信息与計算机学院,太原030024) ,  Wu Wei (山西省人民医院医学影像科,太原030012) ,  Geng Xin (太原理工大学信息与計算机学院,太原030024) ,  Hou Guojie (太原理工大学信息与計算机学院,太原030024)
資料名： Taiyuan Ligong Daxue Xuebao  (Taiyuan Ligong Daxue Xuebao)
巻： 53  号： 1  ページ： 175-182  発行年： 2022年 
JST資料番号： C2209A  ISSN： 1007-9432  CODEN： TLDXF3  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 人工診断と検索過程が煩雑で、誤診率が高く、データ量が大きく、ハッシュコードがまばらであるなどの問題を解決するために、マルチラベル意味監視に基づく3DResNetネットワークを提案し、肺結節の医学的徴候を定量化し、マルチラベルデータセットの相似行列を構築した。3D肺結節ブロックを三線形補間法で構築して,3D特徴学習と交互最小化最適化を,類似性測度設計損失関数によって最適化して,ネットワーク特性表示能力を改善して,離散的ハッシュ符号のために伝統的方法を使用することができない難題を解決した。緊密に表現されたハッシュコードを学習した。実験結果は,本論文で抽出した3D特徴を用いて検索を行い,平均精度が18.5%向上し,拡張公開データセットと協力病院データセットで94.83%の平均検索精度を達成できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  測度 ,  学習 ,  損失関数 ,  ネットワーク ,  精度 ,  *医学 ,  *三次元 ,  類似性 ,  誤診
準シソーラス用語： 検索精度 ,  *肺結節 ,  線形補間 ,  データ量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 医学 ,  徴候 ,  3D ,  肺結節 ,  最適化 ,  検索