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| ■論文No. |
PI23033,IIS23038 |
| ■ページ数 |
4ページ |
■発行日
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2023/03/24 |
| ■タイトル |
アテンションネットワークを用いた弱教師付き学習による肝臓病変分類 |
| ■タイトル(英語) |
Weakly-supervised Liver Lesion Classification Using Attention Networks |
| ■著者名 |
PHUNG Duong Linh(立命館大学),李 印豪(立命館大学),JAIN Rahul Kumar(立命館大学),陳 延偉(立命館大学) |
| ■著者名(英語) |
Duong Linh PHUNG(Ritsumeikan University),Yinhao LI(Ritsumeikan University),Rahul Kumar JAIN(Ritsumeikan University),Yen-Wei CHEN(Ritsumeikan University) |
| ■価格 |
会員 ¥220 一般 ¥330 |
| ■書籍種類 |
研究会(論文単位) |
| ■グループ名 |
【C】電子・情報・システム部門 知覚情報/【D】産業応用部門 次世代産業システム合同研究会 |
| ■本誌 |
2023年3月27日知覚情報/次世代産業システム合同研究会
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| ■本誌掲載ページ |
21-24ページ |
| ■原稿種別 |
英語 |
| ■電子版へのリンク |
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| ■キーワード |
肝臓病変の分類|弱教師|ＣＮＮ|アテンションメカニズム|liver lesion classification|weakly-supervised|CNN|attention |
| ■要約(日本語) |
本論文では、CT画像上の弱教師付き肝病変分類というタスクに対して、複数の注意モジュールの性能を調査する。そして、Efficient Channel Attention (Eca) モジュールを改良したEfficient Dual-Pooling Channel Attention (EDPca) というモジュールを提案する。我々のEDPcaモジュールとCBAMモジュールの空間的注意モジュールの組み合わせは、他の方法を凌駕する。 |
| ■要約(英語) |
In this paper, we investigate the performances of multiple attention modules for the task of weakly-supervised liver lesion classification on CT images. Then, we propose a module improved from the Efficient Channel Attention (Eca) module, called Efficient Dual-Pooling Channel Attention (EDPca). The combination of our EDPca module and the spatial attention module from CBAM module outperforms other methods. |
| ■版 型 |
A4 |
| ■PDFファイルサイズ |
1,341Kバイト |
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