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複数学習モデルにvoting分類を用いた胸部X線画像から疾患のマルチラベル診断について
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229903
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229903aca82824-f72d-4c00-a3b3-658961791f36
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z85-2Q-07.pdf (887.8 kB)
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Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2023-02-16 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 複数学習モデルにvoting分類を用いた胸部X線画像から疾患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 | Early diagnosis of thorax diseases may improve a patient's chances of cure and recovery. Recently, deep learning approaches are applied to multilabel classification of chest X-ray images. However, multilabel causes imbalance in the train data is a problem that happens with a variety of data, especially health data. This study aims to improve the performance of diseases detection from X-ray images. After adjusting the balance of data sample among different disease labels, a voting classification method has been involved to combine the results from different models. As a result, a meaningful improvement has been achieved. | |||||||
| 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85回全国大会講演論文集 巻 2023, 号 1, p. 209-210, 発行日 2023-02-16 |
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| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
