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講演抄録/キーワード
講演名 2017-05-25 13:00
深層学習を用いた病理組織画像からの乳癌診断
梅本可夏古屋貴彦大渕竜太郎山梨大SIP2017-1 IE2017-1 PRMU2017-1 MI2017-1
抄録 (和) 本研究では,乳癌の病理組織画像から,組織の良性,悪性を自動診断するシステムを目指している.このようなシステムが実現できれば,病理医の負担を減らしつつ診断の精度向上が期待できる.しかし,乳癌の病理組織は組織の炎症等のために複雑なテクスチャ構造を持ち,十分に精度の高い診断を自動で行うことはこれまでできなかった.Spanholら[1]は近年発達が著しい畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の一つAlexNet [8]を用いて乳癌が疑われる病理組織画像の識別を行い,腫瘍の識別について従来法より高い精度を得た.本論文では,本研究の目標に向けた第1歩として,Spanholらの手法をもとに改良を加え,識別精度の改善を試みた.実験の結果,自然画像の識別で高い精度を示す後発のDCNNの利用,および,高解像度の入力画像から切り出した部分画像を識別に用いることが精度向上につながることが分かった. 
(英) (Not available yet)
キーワード (和) 乳癌診断 / 病理組織画像 / 深層学習 / 画像識別 / / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 117, no. 49, PRMU2017-1, pp. 1-6, 2017年5月.
資料番号 PRMU2017-1 
発行日 2017-05-18 (SIP, IE, PRMU, MI) 
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 SIP2017-1 IE2017-1 PRMU2017-1 MI2017-1

研究会情報
研究会 PRMU IE MI SIP  
開催期間 2017-05-25 - 2017-05-26 
開催地(和) 名古屋工業大学 
開催地(英)  
テーマ(和) 医療・ヘルスケアのための生体信号・画像解析と理解 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 PRMU 
会議コード 2017-05-PRMU-IE-MI-SIP 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 深層学習を用いた病理組織画像からの乳癌診断 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Towards automatic diagnosis of breast cancer from histopathological images 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 乳癌診断 /  
キーワード(2)(和/英) 病理組織画像 /  
キーワード(3)(和/英) 深層学習 /  
キーワード(4)(和/英) 画像識別 /  
キーワード(5)(和/英) /  
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) 梅本 可夏 / Kana Umemoto / ウメモト カナ
第1著者 所属(和/英) 山梨大学 (略称: 山梨大)
University of Yamanashi (略称: Univ. of Yamanashi)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 古屋 貴彦 / Takahiko Furuya / フルヤ タカヒコ
第2著者 所属(和/英) 山梨大学 (略称: 山梨大)
University of Yamanashi (略称: Univ. of Yamanashi)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 大渕 竜太郎 / Ryutarou Ohbuchi / オオブチ リュウタロウ
第3著者 所属(和/英) 山梨大学 (略称: 山梨大)
University of Yamanashi (略称: Univ. of Yamanashi)
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講演者 第1著者 
発表日時 2017-05-25 13:00:00 
発表時間 30分 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 SIP2017-1, IE2017-1, PRMU2017-1, MI2017-1 
巻番号(vol) vol.117 
号番号(no) no.47(SIP), no.48(IE), no.49(PRMU), no.50(MI) 
ページ範囲 pp.1-6 
ページ数
発行日 2017-05-18 (SIP, IE, PRMU, MI) 


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