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J-GLOBAL ID：201702230387328615   整理番号：17A0143008

深舌画像は医療用解析モデルを特徴とする【Powered by NICT】

A deep tongue image features analysis model for medical application

著者 (7件)： Dan Meng (School of Computer Scinence and Software Engineering, East China Normal University, Shanghai, China 200062) ,  Guitao Cao (School of Computer Scinence and Software Engineering, East China Normal University, Shanghai, China 200062) ,  Duan Ye (Department of Computer Science, University of Missouri, Columbia, USA 65211) ,  Minghua Zhu (School of Computer Scinence and Software Engineering, East China Normal University, Shanghai, China 200062) ,  Liping Tu (Department of Computer Science, University of Missouri, Columbia, USA 65211) ,  Jiatuo Xu (Department of TCM Information and Technology Center, Shanghai University of TCM, China) ,  Xu Dong (Department of Computer Science, University of Missouri, Columbia, USA 65211)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： BIBM  ページ： 1918-1922  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  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： 人々の生活水準の向上に伴い,は,人々が彼らの健康に多くの注意を払っていることに疑いはない。しかし,医療資源の不足は重要な世界的な問題である。その結果,知的予測システムは,計算機支援診断において重要な役割を果たす大きな可能性を持っている。多数の論文が舌の特徴は,ヒトの状態に密接に関連したことを報告した。それらの中で,既存の舌画像分析と分類法の大部分は低水準特徴,舌の全体論的な視野を与えない可能性があるに基づいている。深い畳込みニューラルネットワーク(CNN)によりヒントを得て,ここでは,不偏特徴を抽出し,舌診断のための人間の労働を減少するための深い舌画像特徴解析システムを提案した。不平衡標本分布により,既存の低レベルと高レベル法によって得られた特徴表現に基づく平衡分類モデルを形成することは困難である。提案した深い舌画像特徴解析モデルを高レベル特徴を学習し,訓練時間中により多くの分類情報,試験試料を予測する際により高い精度をもたらすであろう)を提供する。267胃炎患者,および48人の健康なボランティアの対照群(西洋医学的実践に準じてラベル表示)のセットに提案したシステムを試験した。試験結果は,提案された深い舌画像特徴解析モデルは91.49%の平均精度,人体の状態とその深い舌画像特徴の間の関係を示す健常および疾患状態に与えられた舌画像を分類できることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 生活水準 ,  計算機診断 ,  患者 ,  畳込み ,  ラベリング ,  ヒト ,  *画像 ,  画像特性 ,  画像分析 ,  *解析モデル
準シソーラス用語： 分類モデル ,  特徴表現 ,  特徴解析 ,  分類法 ,  健康 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 舌 ,  医療 ,  解析モデル