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深層学習を用いた胸部X線画像から肺炎のマルチラベル診断について
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/220858
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/220858ad57014b-7db5-4731-b22a-93445a770d3d
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z84-4Q-03.pdf (567.1 kB)
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Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2022-02-17 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 深層学習を用いた胸部X線画像から肺炎のマルチラベル診断について | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東海大 | ||||||||
| 著者名 |
ホンズオン, グェン
× ホンズオン, グェン
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 毎年何百万もの健康診断かを行われているため、胸部X線画像は、各種の肺炎にとって重要かつアクセスしやすい画像診断リソースである。本研究では、畳み込みニューラルネットワークを用いて、胸部X線データセットChest-Xray8の14病名クラスのマルチラベル診断法について提案する。このデータセットにおける各種病名クラスのサンプル数のバランスを考えて損失関数を改良する。これにより、多数派クラスデータの過度な影響を抑えることができるようになり、診断パフォーマンスの改善につながる。同時に必要なデータや計算量を減らすことが可能となり、従来よりも短い時間で診断結果を出すことができるようになる。 | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||
| 書誌情報 |
第84回全国大会講演論文集 巻 2022, 号 1, p. 221-222, 発行日 2022-02-17 |
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| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
