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J-GLOBAL ID：201702215736853626   整理番号：17A0802462

深層残差学習を用いた顕微鏡画像の脳腫瘍分類

Brain tumor classification of microscopy images using deep residual learning

著者 (4件)： ISHIKAWA Yota (Tokyo Inst. Technol., Kanagawa, JPN) ,  WASHIYA Kiyotada (Tokyo Inst. Technol., Kanagawa, JPN) ,  AOKI Kota (Tokyo Inst. Technol., Kanagawa, JPN) ,  NAGAHASHI Hiroshi (Tokyo Inst. Technol., Kanagawa, JPN)
資料名： Proceedings of SPIE  (Proceedings of SPIE)
巻： 10013  ページ： 100132Y.1-100132Y.10  発行年： 2016年 
JST資料番号： D0943A  ISSN： 0277-786X  CODEN： PSISDG  資料種別： 会議録 (C)
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： 本研究の目的は大脳皮質の顕微鏡画像からの診断を支持し,医用画像処理により脳腫瘍を同定することであった。本研究では,中枢神経系のグリア細胞の1つである星状細胞を解析した。BING推定法を用いて細胞領域をセグメンテーションし,深層学習により構築された深層畳み込み神経系を用いて脳腫瘍を分類する新規方法を示した。BINGは迅速な対象物検出法であり,BINGを用いて脳細胞を検出することができた。

シソーラス用語： *機械学習 ,  *画像 ,  *顕微鏡 ,  *脳腫瘍 ,  *分類 ,  大脳皮質 ,  診断 ,  画像処理 ,  撮像 ,  医用画像 ,  中枢神経系 ,  グリア細胞 ,  星状細胞 ,  方式 ,  推定 ,  細胞 ,  セグメンテーション ,  神経系 ,  検出法
準シソーラス用語： *深層学習 ,  *顕微鏡画像 ,  腫瘍分類 ,  医用画像処理 ,  推定法

分類 (4件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  生体の顕微鏡観察法  (EA03050C) ,  神経系の腫よう  (GN04000V)

タイトルに関連する用語 (6件)： 深層 ,  残差 ,  学習 ,  顕微鏡画像 ,  脳腫瘍 ,  分類