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J-GLOBAL ID：202002225923689488   Reference number：20A0493885

Automated Stenosis Detection and Classification in X-ray Angiography Using Deep Neural Network

深部神経回路網を用いたX線血管造影における自動Stenosis検出と分類【JST・京大機械翻訳】

Author (5)： Cong Chao (Chongqing University of Technology,Chongqing,China) ,  Kato Yoko (Johns Hopkins University,Baltimore,United States of America) ,  Vasconcellos Henrique Doria (Johns Hopkins University,Baltimore,United States of America) ,  Lima Joao (Johns Hopkins University,Baltimore,United States of America) ,  Venkatesh Bharath (Johns Hopkins University,Baltimore,United States of America)
Material： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conf Proc)
Volume： 2019  Issue： BIBM  Page： 1301-1308  Publication year： 2019 
JST Material Number： W2441A  Document type： Proceedings
Article type： 原著論文  Country of issue： United States (USA)  Language： ENGLISH (EN)

Abstract/Point： This paper proposes a deep-lea...

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Thesaurus term： stenosis ,  visual sense ,  pixel ,  positioning ,  Workflow ,  contrast ,  coronary artery ,  Learning ,  *neural network (network) ,  coronary angiography ,  Angiography ,  error of mean square ,  Coronary Stenosis ,  X-ray inspection ,  radiographic inspection ,  nondestructive inspection ,  inspection
Semi thesaurus term： グランドトゥルース ,  重症度 , 【Automatic Indexing@JST】

JST classification (2)： Graphic and image processing in general  (JE04010I) ,  Pattern recognition  (JE07000S)

Terms in the title (5)： 深部 ,  神経回路網 ,  X線 ,  血管造影 ,  分類