| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2011-03-09 10:40 胸部X線画像の異常位置検出へのニューラルネットワークの適用 ○佐々木貴啓（鳥取大/シャープ）・木下健太郎・岸田 悟（鳥取大）・平田吉春・山田聖悟（鳥取大医学部附属病院）  NC2010-188 |
|
| 抄録 | （和） | ニューラルネットワークを用いて胸部Ｘ線画像から異常位置を検出するシステムを構築し，入力パターンの前処理およびサンプリング幅がシステムの性能に及ぼす影響を調査した． 画像内の選択領域に対して位置を変化させながら１次元ラインパターンのサンプリングを行い，ネットワークへの入力パターンとした． その結果，FFT(高速フーリエ変換)による前処理無しの入力パターンを用いた場合，システムは画像内の異常位置を正しく検出した． また，異常位置を正しく判定する上で最小限必要となる1次元入力パターンのライン幅，すなわちシステムの幅方向の分解能は，画像からサンプリング可能な最小値である1ピクセル(160$\mu$m)であることが分かった． 以上より，胸部X線画像から正しく異常位置検出を行うシステムを実現する上での入力パターンに関する条件を明らかにすることができた． |
| （英） | We constructed systems with neural networks for detection of abnormal positions from X-ray images of chest and investigated the effect of pre-processing and sampling sizes on performance of the systems. We used one-dimensional numeric sequences which were selected from four regions in a lung area of the images for input patterns into the neural networks. From the results, the neural networks correctly detected abnormal positions in the regions of chest X-ray images by using input patterns without FFT (Fast Fourier Transform) although the networks converged for both input patterns with and without FFT. In addition, we found that the minimum width of sampling lines for the system to detect the abnormal area was 1 pixel (160$\mu$m). Therefore, we suggested conditions for detection of abnormal areas from X-ray images of chest by using our system. |
|
| キーワード | （和） | ニューラルネットワーク / 前処理 / 高速フーリエ変換 / 胸部Ｘ線画像 / 医療診断支援 / / / |
| （英） | Neural network / Pre-processing / FFT (Fast Fourier Transform) / X-ray image of chest / Medical diagnosis support / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 110, no. 461, NC2010-188, pp. 361-366, 2011年3月. | |
| 資料番号 | NC2010-188 | |
| 発行日 | 2011-02-28 (NC) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NC2010-188 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC MBE |
| 開催期間 | 2011-03-07 - 2011-03-09 |
| 開催地（和） | 玉川大学 |
| 開催地（英） | Tamagawa University |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2011-03-NC-MBE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 胸部X線画像の異常位置検出へのニューラルネットワークの適用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Effect of Pre-processing and Sampling Sizes on Performance of Neural Networks for Detection of Abnormal Positions from X-ray Images of Chest |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural network |
| キーワード(2)（和/英） | 前処理 / Pre-processing |
| キーワード(3)（和/英） | 高速フーリエ変換 / FFT (Fast Fourier Transform) |
| キーワード(4)（和/英） | 胸部Ｘ線画像 / X-ray image of chest |
| キーワード(5)（和/英） | 医療診断支援 / Medical diagnosis support |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐々木 貴啓 / Takahiro Sasaki / ササキ タカヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 鳥取大学 (略称： 鳥取大/シャープ) Tottori University (略称： Tottori Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木下 健太郎 / Kentaro Kinoshita / キノシタ ケンタロウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 鳥取大学 (略称： 鳥取大) Tottori University (略称： Tottori Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岸田 悟 / Satoru Kishida / キシダ サトル |
| 第3著者 所属（和/英） | 鳥取大学 (略称： 鳥取大) Tottori University (略称： Tottori Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 平田 吉春 / Yoshiharu Hirata / ヒラタ ヨシハル |
| 第4著者 所属（和/英） | 鳥取大学 (略称： 鳥取大医学部附属病院) Tottori University (略称： Tottori Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山田 聖悟 / Seigo Yamada / ヤマダ セイゴ |
| 第5著者 所属（和/英） | 鳥取大学 (略称： 鳥取大医学部附属病院) Tottori University (略称： Tottori Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2011-03-09 10:40:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2010-188 |
| 巻番号（vol） | vol.110 |
| 号番号（no） | no.461 |
| ページ範囲 | pp.361-366 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2011-02-28 (NC) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]