『徳島大学 教育・研究者情報データベース (EDB)』---[学外] /
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登録内容 (EID=337832)

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種別 (必須): 国際会議 [継承]
言語 (必須): 英語 [継承]
招待 (推奨): 依頼 [継承]
審査 (推奨): Peer Review [継承]
カテゴリ (推奨): 研究 [継承]
共著種別 (推奨): 国内共著 (徳島大学内研究者と国内(学外)研究者との共同研究 (国外研究者を含まない)) [継承]
学究種別 (推奨):
組織 (推奨): 1.徳島大学.名誉教授 [継承]
著者 (必須): 1.髙尾 正一郎 ([徳島大学.大学院医歯薬学研究部.保健学域.保健科学部門.放射線科学系.医用画像解析学]/[徳島大学.医学部.保健学科.放射線技術科学専攻.診療放射線技術学講座])
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学籍番号 (推奨):
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2. (英) Kondo Sayaka (日) 近藤 明佳 (読)
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学籍番号 (推奨):
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3.上野 淳二
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学籍番号 (推奨):
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4.近藤 正
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学籍番号 (推奨):
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題名 (必須): (英) Medical image diagnosis of liver cancer by hybrid deep neural network of deep logistic GMDH-type neural network and convolutional neural network  (日)    [継承]
副題 (任意):
要約 (任意):
キーワード (推奨): 1.ニューラルネットワーク (neural network) [継承]
2.機械学習 (machine learning) [継承]
3.学習アルゴリズム (learning algorithm) [継承]
4.医療情報学 (medical infomatics) [継承]
発行所 (推奨):
誌名 (必須): (英) Proceedings of the Twenty-Third International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB 23rd 2018) (日) (読)
ISSN (任意):
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都市 (必須): 別府 (Beppu/[日本国]) [継承]
年月日 (必須): 西暦 2018年 1月 19日 (平成 30年 1月 19日) [継承]
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標準的な表示

和文冊子 ● Shoichiro Takao, Sayaka Kondo, Junji Ueno and Tadashi Kondo : Medical image diagnosis of liver cancer by hybrid deep neural network of deep logistic GMDH-type neural network and convolutional neural network, Proceedings of the Twenty-Third International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB 23rd 2018), Beppu, Jan. 2018.
欧文冊子 ● Shoichiro Takao, Sayaka Kondo, Junji Ueno and Tadashi Kondo : Medical image diagnosis of liver cancer by hybrid deep neural network of deep logistic GMDH-type neural network and convolutional neural network, Proceedings of the Twenty-Third International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB 23rd 2018), Beppu, Jan. 2018.

関連情報

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