| 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 | 2018-07-24 14:15 3種類の内視鏡画像からのCNN特徴量を用いたポリープの分類 村田征隆・○岩堀祐之・宇佐美裕康（中部大）・小笠原尚高・春日井邦夫（愛知医科大）  MI2018-27 |
|
| 抄録 | （和） | 本稿では，内視鏡で撮影されたポリープの画像から良性か悪性かを判断することを目的とし，特徴抽出器 としてConvolutional Neural Network 利用し，識別器としてSupport Vector Machine を用いた転移学習を行うこと で，内視鏡環境で得られる3 種類の画像によるポリープ分類手法を提案する．まず，3 種類の内視鏡画像からそれぞれの特徴量を抽出するため，画像種類ごとに用意されたConvolutional Neural Network により特徴量を抽出する．次に，抽出した3 種類の特徴量を組み合わせた，7 種類のSupport Vector Machine を構築し，識別器による良性・悪性の分類を行う．最後に，各識別器により得られた分類結果から，最終的な分類結果を投票処理により判定する．実際に撮影された良性と悪性の内視鏡画像に対して，各組み合わせの識別器と投票処理の結果を正答率と精度評価により比較することで提案手法の有効性を確認した． |
| （英） | This paper proposes a polyp classification approach using three kinds of endoscope images. Transfer learning is applied from CNN which extracts features and SVM is used to classify the benign or malignant. Seven kinds of CNNs and SVMs are used for the classification using the features extracted from the corresponding CNN according to the combination of three kinds of images. Voting processing is applied to judge the final classification result from each SVM classifier. It is confirmed that proposed approach has an advantage for the classification accuracy of polyp in comparison with the combination of endoscope images and its voting processing. |
|
| キーワード | （和） | ポリープ分類 / 内視鏡画像 / 投票処理 / CNN / SVM / / / |
| （英） | Polyp Classification / Endoscope Image / Voting Processing / CNN / SVM / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 150, MI2018-27, pp. 25-32, 2018年7月. | |
| 資料番号 | MI2018-27 | |
| 発行日 | 2018-07-17 (MI) | |
| ISSN | 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 | MI2018-27 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
| 開催期間 | 2018-07-24 - 2018-07-24 |
| 開催地（和） | アイーナ(岩手県盛岡市) |
| 開催地（英） | aiina (Morioka, Iwate) |
| 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 | 2018-07-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 3種類の内視鏡画像からのCNN特徴量を用いたポリープの分類 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Polyp Classification Using CNN Features from Three Kinds of Endoscope Images |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ポリープ分類 / Polyp Classification |
| キーワード(2)（和/英） | 内視鏡画像 / Endoscope Image |
| キーワード(3)（和/英） | 投票処理 / Voting Processing |
| キーワード(4)（和/英） | CNN / CNN |
| キーワード(5)（和/英） | SVM / SVM |
| 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） | 村田 征隆 / Yuji Iwahori / ムラタ マサタカ |
| 第1著者 所属（和/英） | 中部大学 (略称： 中部大) Chubu University (略称： Chubu Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岩堀 祐之 / Yuji Iwahori / イワホリ ユウジ |
| 第2著者 所属（和/英） | 中部大学 (略称： 中部大) Chubu University (略称： Chubu Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 宇佐美 裕康 / Hiroyasu Usami / ウサミ ヒロヤス |
| 第3著者 所属（和/英） | 中部大学 (略称： 中部大) Chubu University (略称： Chubu Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小笠原 尚高 / Naotaka Ogasawara / オガサワラ ナオタカ |
| 第4著者 所属（和/英） | 愛知医科大学 (略称： 愛知医科大) Aichi Medical University (略称： Aichi Med. Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 春日井 邦夫 / Kunio Kasugai / カスガイ クニオ |
| 第5著者 所属（和/英） | 愛知医科大学 (略称： 愛知医科大) Aichi Medical University (略称： Aichi Med. Univ.) |
| 講演者 | 第2著者 |
| 発表日時 | 2018-07-24 14:15:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2018-27 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.150 |
| ページ範囲 | pp.25-32 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2018-07-17 (MI) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]