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登録内容 (EID=399068)

EID=399068EID:399068, Map:0, LastModified:2023年9月15日(金) 15:33:18, Operator:[新見 優子], Avail:TRUE, Censor:承認済, Owner:[宋 天], Read:継承, Write:継承, Delete:継承.
○種別 (必須): □学術論文 (審査論文) [継承]
○言語 (必須): □英語 [継承]
○招待 (推奨):
○審査 (推奨): □Peer Review [継承]
○カテゴリ (推奨): □研究 [継承]
○共著種別 (推奨): □国際共著 (徳島大学内研究者と国外研究機関所属研究者との共同研究) [継承]
○学究種別 (推奨):
○組織 (推奨):
○著者 (必須): 1. (英) Syahidah Izza Rufaida (日) (読)
○役割 (任意):
○貢献度 (任意):
○学籍番号 (推奨):
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2. (英) Tryan Aditya Putra (日) (読)
○役割 (任意):
○貢献度 (任意):
○学籍番号 (推奨):
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3. (英) Jenq-Shiou Leu (日) (読)
○役割 (任意):
○貢献度 (任意):
○学籍番号 (推奨):
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4.宋 天 ([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.電気電子系.知能電子回路分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.電気電子システムコース.知能電子回路講座])
○役割 (任意):
○貢献度 (任意):
○学籍番号 (推奨):
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5.片山 貴文 ([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.電気電子系.電気電子システム分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.電気電子システムコース]/[徳島大学.先端技術科学教育部.システム創生工学専攻.電気電子創生工学コース.電気電子システム講座])
○役割 (任意):
○貢献度 (任意):
○学籍番号 (推奨):
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○題名 (必須): □(英) Looking Closer to the Transferability between Natural and Medical Images in Deep Learning  (日)    [継承]
○副題 (任意):
○要約 (任意):
○キーワード (推奨): 1. (英) Biomedical imaging (日) (読) [継承]
2. (英) Task analysis (日) (読) [継承]
3. (英) Metalearning (日) (読) [継承]
4. (英) Transfer learning (日) (読) [継承]
5. (英) Data augmentation (日) (読) [継承]
○発行所 (推奨): □IEEE [継承]
○誌名 (必須): □IEEE Access ([IEEE])
(eISSN: 2169-3536)

○ISSN (任意): □2169-3536
ISSN: 2169-3536 (eISSN: 2169-3536)
Title: IEEE access : practical innovations, open solutions
Title(ISO): IEEE Access
Publisher: IEEE
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○巻 (必須): □11 [継承]
○号 (必須):
○頁 (必須): □79838 79850 [継承]
○都市 (任意):
○年月日 (必須): □西暦 2023年 8月 初日 (令和 5年 8月 初日) [継承]
○URL (任意): □https://ieeexplore.ieee.org/document/10196449 [継承]
○DOI (任意): □10.1109/ACCESS.2023.3299819    (→Scopusで検索) [継承]
○PMID (任意):
○CRID (任意):
○WOS (任意):
○Scopus (任意): □2-s2.0-85166325879 [継承]
○評価値 (任意):
○被引用数 (任意):
○指導教員 (推奨):
○備考 (任意):

標準的な表示

和文冊子 ● Rufaida Izza Syahidah, Putra Aditya Tryan, Leu Jenq-Shiou, Tian Song and Takafumi Katayama : Looking Closer to the Transferability between Natural and Medical Images in Deep Learning, IEEE Access, Vol.11, (号), 79838-79850, 2023.
欧文冊子 ● Rufaida Izza Syahidah, Putra Aditya Tryan, Leu Jenq-Shiou, Tian Song and Takafumi Katayama : Looking Closer to the Transferability between Natural and Medical Images in Deep Learning, IEEE Access, Vol.11, (号), 79838-79850, 2023.

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