| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2019-05-23 |
| タイトル |
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タイトル |
Fine-Grained Classificationによる糖尿病性網膜症の画像診断モデルの提案 |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
卒論スポットライトセッション |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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大阪府立大学大学院工学研究科 |
| 著者所属 |
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German Research Center for Artificial Intelligence GmbH (DFKI)／Technische Universitaet Kaiserslautern |
| 著者所属 |
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大阪府立大学大学院工学研究科 |
| 著者所属 |
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German Research Center for Artificial Intelligence GmbH (DFKI)／Technische Universitaet Kaiserslautern |
| 著者所属 |
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大阪府立大学大学院工学研究科 |
| 著者所属 |
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German Research Center for Artificial Intelligence GmbH (DFKI) |
| 著者名 |
谷口, 善信
Muhammad, Naseer Bajwa
岩村, 雅一
Andreas, Dengel
黄瀬, 浩一
Sheraz, Ahmed
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
近年，糖尿病性網膜症患者が増加しており，失明の原因となりうるため，糖尿病性網膜症の早期発見が重要視されている．Deep Neural Network による画像分類技術の発展に伴い，Deep Neural Network を用いた画像診断が検討されているが，診断に用いる眼底画像における糖尿病性網膜症の兆候は微細かつ散在しているため，診断が困難である．本研究では，Deep Neural Network を用いた糖尿病性網膜症の画像診断を目標に，Fine-Grained Classification の手法を組み合わせたモデルを提案する． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA11131797 |
| 書誌情報 |
研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）
巻 2019-CVIM-217,
号 17,
p. 1-2,
発行日 2019-05-23
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8701 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-CVIM19217017.pdf (659.7 kB)
