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講演抄録/キーワード
講演名 2017-09-25 16:00
[ショートペーパー]オンライン転移学習を用いた脳動脈瘤検出ソフトウェアの性能改善
野村行弘佐藤一誠花岡昇平三木聡一郎吉川健啓林 直人阿部 修東大)・増谷佳孝広島市大MI2017-45
抄録 (和) 我々はこれまでに頭部MRA画像の脳動脈瘤検出ソフトウェアを多施設臨床使用し,収集したデータを用いた再学習により施設毎の性能改善を図ってきた.しかし,各施設内で再学習を行うことを想定した場合,自施設以外の学習データの入手が困難となる.このような状況に対して,オンライン転移学習と呼ばれる手法が解決の糸口になると考えられるが,学習初期段階に負の転移と呼ばれる性能低下が生じる問題がある.本研究では,学習初期段階の性能低下を抑制するオンライン転移学習手法を提案する.装置や撮像条件が異なる多施設データを用いたシミュレーションの結果,提案手法を用いることで新規施設のデータが十分に揃う前の学習初期段階でもCADの性能低下を抑制できることを示した. 
(英)
キーワード (和) CAD / 転移学習 / 脳動脈瘤 / / / / /  
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文献情報 信学技報, vol. 117, no. 220, MI2017-45, pp. 23-24, 2017年9月.
資料番号 MI2017-45 
発行日 2017-09-18 (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 MI2017-45

研究会情報
研究会 MI  
開催期間 2017-09-25 - 2017-09-25 
開催地(和) 千葉大学 
開催地(英) Chiba Univ. 
テーマ(和) 医用画像一般 
テーマ(英) Medical Imaging, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 MI 
会議コード 2017-09-MI 
本文の言語 日本語(英語タイトルなし) 
タイトル(和) オンライン転移学習を用いた脳動脈瘤検出ソフトウェアの性能改善 
サブタイトル(和)  
タイトル(英)  
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) CAD /  
キーワード(2)(和/英) 転移学習 /  
キーワード(3)(和/英) 脳動脈瘤 /  
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 野村 行弘 / / ノムラ ユキヒロ
第1著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
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第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 佐藤 一誠 / / サトウ イッセイ
第2著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
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第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 花岡 昇平 / / ハナオカ ショウヘイ
第3著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
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第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 三木 聡一郎 / / ミキ ソウイチロウ
第4著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
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第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 吉川 健啓 / / ヨシカワ タケハル
第5著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
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第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 林 直人 / / ハヤシ ナオト
第6著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
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第7著者 氏名(和/英/ヨミ) 阿部 修 / / アベ オサム
第7著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
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第8著者 氏名(和/英/ヨミ) 増谷 佳孝 / / マスタニ ヨシタカ
第8著者 所属(和/英) 広島市立大学 (略称: 広島市大)
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講演者 第1著者 
発表日時 2017-09-25 16:00:00 
発表時間 30分 
申込先研究会 MI 
資料番号 MI2017-45 
巻番号(vol) vol.117 
号番号(no) no.220 
ページ範囲 pp.23-24 
ページ数
発行日 2017-09-18 (MI) 


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