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 / / / / / |
(英) |
/ / / / / / / |
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 |