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J-GLOBAL ID:202202288638755876   整理番号:22A1051554

眼ビデオグラフィーからの不完全瞬目を同定するためのテクスチャを意識したU-Net【JST・京大機械翻訳】

A texture-aware U-Net for identifying incomplete blinking from eye videography
著者 (8件):
資料名:
巻: 75  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: W3347A  ISSN: 1746-8094  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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眼ビデオ撮影からの不完全な瞬目の正確な同定は,眼疾患または疾患(例えばドライアイ)の早期検出に重要である。本研究では,不完全な瞬目を評価するために,眼ビデオ撮影の各フレームから触角部亀裂を正確に抽出するために,古典的U-Net(TAU-Net)に基づくテクスチャ認識ニューラルネットワークを開発した。著者らは,ターゲットオブジェクトに関連した微妙なテクスチャを強調するために,要素ごとの減算操作に基づく3つの異なる畳込みブロックを導入し,これらのブロックをU-Netと統合して,触角亀裂のセグメンテーションを改善した。1396のフレーム画像に関する定量的実験は,開発したネットワークが,セグメント触角亀裂に適用したとき,0.9587の平均Dice指数と4.9462画素のHausdorff距離(HD)を達成したことを示した。それはU-Netとそのいくつかの変異体を上回り,眼ビデオグラフィーに基づく不完全な瞬目の同定において有望な性能を示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (3件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
パターン認識  ,  人工知能  ,  図形・画像処理一般 

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