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アイテム
深層学習モデルEfficientNet(V2)に基づく皮膚病分類システム
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236157
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/23615748b94f2e-c913-40fc-8be3-072972e0e30f
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z86-6T-08.pdf (507.8 kB)
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2024-03-01 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 深層学習モデルEfficientNet(V2)に基づく皮膚病分類システム | |||||||
| 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 | ||||||||
| 和歌山大 | ||||||||
| 著者名 |
趙, 菁悦
× 趙, 菁悦
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 皮膚病は生活の中で非常によく見られる病気で，発病地域が皮膚にあるため，彼の特徴は比較的に直観的である。臨床的には観察によって判断できる皮膚病が多い。工知能（AI）の最新の進展，特に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）に基づく深度学習アルゴリズムにより，医学画像から疾患の最も予測的な特徴を直接学習することが可能になる。本研究では，8種類の皮膚病の皮膚鏡画像を含むISIC 2019皮膚病データセットを使用した。本研究はデータセットに対して前処理を行い，深層学習モデルEfficientNet(V2)に新たな注意力モジュールを追加し，皮膚病分類により適した深学習モデルを得た。 | |||||||
| 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86回全国大会講演論文集 巻 2024, 号 1, p. 639-640, 発行日 2024-03-01 |
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| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
