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講演抄録/キーワード
講演名 2018-03-20 09:30
[ショートペーパー]Adversarial U-Net for Liver Segmentation
榎木谷侑生岩本祐太郎陳 延偉立命館大MI2017-85
抄録 (和) 大規模画像認識コンペティションILSVRCにおいて,2015年に152層のResNetは人間の認識精度を超えた.これはImageNetなどの大規模なデータセットによって支えられたものである.医用画像に関しては大規模なデータセットは公開されていないため,深いネットワークや3次元畳み込みなどの学習は困難とされている.本稿ではGenerative Adversarial Networkの構造を用いることで小規模なデータセットにおいてのセグメンテーションの.精度を向上させる. 
(英) (Available after conference date)
キーワード (和) Deep Learning / セグメンテーション / GAN / 医用画像 / / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 117, no. 518, MI2017-85, pp. 67-68, 2018年3月.
資料番号 MI2017-85 
発行日 2018-03-12 (MI) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード MI2017-85

研究会情報
研究会 SIP EA SP MI  
開催期間 2018-03-19 - 2018-03-20 
開催地(和) 石垣島 ホテルミヤヒラ 
開催地(英)  
テーマ(和) 音声,応用/電気音響,信号処理,一般 [SIP,EA,SP]/ 医用画像工学一般 [MI] 
テーマ(英) Speech, Engineering/Electro Acoustics, Signal Processing, and Related Topics [SIP, EA, SP]/ Medical Image Engineering, Analysis, Recognition, etc. [MI] 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 MI 
会議コード 2018-03-SIP-EA-SP-MI 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) Adversarial U-Net for Liver Segmentation 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Adversarial U-net for Liver Segmentation 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) Deep Learning /  
キーワード(2)(和/英) セグメンテーション /  
キーワード(3)(和/英) GAN /  
キーワード(4)(和/英) 医用画像 /  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 榎木谷 侑生 / Yuki Enokiya / エノキヤ ユウキ
第1著者 所属(和/英) 立命館大学院 (略称: 立命館大)
Ritsumeikan University (略称: Ritsumeikan Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 岩本 祐太郎 / Yutaro Iwamoto / イワモト ユウタロウ
第2著者 所属(和/英) 立命館大学院 (略称: 立命館大)
Ritsumeikan University (略称: Ritsumeikan Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 陳 延偉 / Yen-Wei Chen / チン エンイ
第3著者 所属(和/英) 立命館大学院 (略称: 立命館大)
Ritsumeikan University (略称: Ritsumeikan Univ.)
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講演者
発表日時 2018-03-20 09:30:00 
発表時間 15 
申込先研究会 MI 
資料番号 IEICE-MI2017-85 
巻番号(vol) IEICE-117 
号番号(no) no.518 
ページ範囲 pp.67-68 
ページ数 IEICE-2 
発行日 IEICE-MI-2018-03-12 


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