解剖学的ランドマーク情報を用いた3次元医用画像上の病変認識処理の効率的深層学習

• 資料種別: 文書・図像類
• タイトル: 解剖学的ランドマーク情報を用いた3次元医用画像上の病変認識処理の効率的深層学習
• 著者・編者: 根本, 充貴
• 著者標目: 根本, 充貴
• 出版事項: 近畿大学
• 出版年月日等: 2020
• 出版年（W3CDTF）: 2020
• 並列タイトル等: An efficient deep learning method to detect lesions on 3D medical images via information of anatomical landmarks
• タイトル（掲載誌）: 科学研究費助成事業研究成果報告書 (2019)
• 掲載ページ: 1-5
• 本文の言語コード: jpn
• 件名標目: 転移学習; 深層学習; コンピュータ検出支援; 医用画像診断; 解剖学的ランドマーク
• 対象利用者: 一般
• 一般注記: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-17K17680/; 研究種目：若手研究(B); 研究期間：2017～2019; 課題番号：17K17680; 研究分野：医用画像処理; 科研費の分科・細目： Research Paper; application/pdf
• オンライン閲覧公開範囲: 限定公開
• 連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）; https://irdb.nii.ac.jp
• 提供元機関・データベース: 近畿大学 : 近畿大学学術情報リポジトリ

• 要約等: 研究成果の概要（和文）：深層畳み込みニューラルネットワークなど，AI画像認識処理の効率的な学習方法の１つに，深層転移学習がある。これは，認識対象とは別の画像データを使って画像認識の事前学習を行ったうえで，対象の画像パターン認識処理を構築する方法である。本研究では，医用画像上の病変パターン認識の事前学...