| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2010-09-05 17:00
Dense SIFTを用いた大腸腫瘍NBI画像認識 ○吉牟田淳基・竹田孝碑史・玉木 徹・Bisser Raytchev・金田和文・竹村嘉人・吉田成人・田中信治(広島大) PRMU2010-73 IBISML2010-45 |
| 抄録 |
(和) |
本稿では内視鏡診断により得られる大腸腫瘍のNBI画像を,3つの型(type A, B,C3)に分類するシステムの実験的研究を報告する.それぞれの型は大腸表面の血管構造によって分類され,組織学的診断と非常に強い関連性を持つ.我々は,Bag-of-featuresの枠組みを基に特徴量にdense SIFT,識別器にSVM(RBFカーネル)を用いて,NBI画像を3クラスに分類する認識実験を行った.10-foldsで認識実験を行った結果,95.0%の認識率が得られた. |
| (英) |
In this paper we propose a recognition system for classifying NBI images of colorectal tumors into three types (A, B, and C3) of structures of microvessels on the colorectal surface. These types have a strong correlation with histologic diagnosis: hyperplasias (HP), tubular adenomas (TA), and carcinomas with massive submucosal invasion (SM-m). A dataset of 907 NBI images are classified by using a SVM classifier (RBF kernel) with densely sampled SIFT descriptors, obtaining recognition rate of 95.0% with 10-fold cross-validation. |
| キーワード |
(和) |
医用画像 / パターン認識 / Dense SIFT / Bag-of-features / SVM / / / |
| (英) |
Medical Imaging / Pattern Recognition / Dense SIFT / Bag-of-features / SVM / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 110, no. 187, PRMU2010-73, pp. 129-134, 2010年9月. |
| 資料番号 |
PRMU2010-73 |
| 発行日 |
2010-08-29 (PRMU, IBISML) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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PRMU2010-73 IBISML2010-45 |