最適化シンポジウム講演論文集
Online ISSN : 2424-3019
セッションID: 314
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脳梗塞CT画像に対する機械学習の適用要件について
鷲尾 利克三澤 雅樹宮原 牧子楊 海圏杉原 翼新井 知大篠崎 雅史
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抄録

Our aim is to detect hyperacute ischaemic stroke lesions in the CT images using the variational auto-encoder, one of a recently developing machine learning algorithms. In its installation process, several requirements such as segmentation, dataset structure, image quality, pre-processing, and verification method were identified. Then we discussed the possibility of using pattern feature models as an alternative method to alleviate the constraints.

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© 2018 一般社団法人 日本機械学会
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