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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-01-23 09:45 不均衡データからの特徴選択 ～ 超拡大内視鏡画像の病理類型分類に向けて ～ ○伊東隼人（名大）・森 悠一・三澤将史（昭和大）・小田昌宏（名大）・工藤進英（昭和大）・森 健策（名大）  MI2018-87 |
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| 抄録 | （和） | 生体内での超倍率観察を可能とする超拡大内視鏡により, 実時間でのポリープの病理類型分類が可能となり得る.この新しいモダリティに対し, 非熟練医らに向けた診断補助を目的とする画像分類器が求められている. 病理類型の出現頻度の偏りや医師ごとの偏ったデータ収集により，得られる画像集合は不均衡データとなる.高精度な類型分類を実現する識別器構築のためにはカテゴリ間におけるデータ数の偏りを考慮する必要がある. 本研究では不均衡データを用いた病理類型分類器の学習に向けた特徴選択法を提案する.約50,000枚の超拡大内視鏡画像を利用した実験を行い, 提案手法によってカテゴリに対する尤度推定が高精度化され, 分類精度も2.7%向上することを確認した. |
| （英） | Endocytoscope gives ultramagnified observation that enables physicians to achieve minimally invasive and real-time diagnosis in colonoscopy. Since this modality is a quite new, a pathological image classifier is required for the support of non-expert physicians. In addition to the ununiformity of occurrence frequency of pathological patterns, data sampling by physicians includes bias. We have to handle imbalances of data to design an accurate pathological classifier. We propose feature-selection method that selects discriminative feature from imbalanced data for training of pathological classifier. We experimentally evaluated the proposed method by comparing the classification accuracy between before and after feature selection with about 50,000 endocytoscopic images. Our method achieves 2.7% improvement of classification accuracy with more accurate likelihood estimation than original texture features. |
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| キーワード | （和） | 超拡大内視鏡 / 自動病理診断 / 特徴選択 / テクスチャ特徴量 / 多様体学習 / 定正準化 / / |
| （英） | Endocytoscopy / automated pathological diagnosis / feature selection / texture feature / manifold learning / definite canonicalisation / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 412, MI2018-87, pp. 109-114, 2019年1月. | |
| 資料番号 | MI2018-87 | |
| 発行日 | 2019-01-15 (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 | MI2018-87 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
| 開催期間 | 2019-01-22 - 2019-01-23 |
| 開催地（和） | 沖縄県青年会館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 医用画像工学一般 |
| テーマ（英） | Medical Image Engineering, Analysis, Recognition, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MI |
| 会議コード | 2019-01-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 不均衡データからの特徴選択 |
| サブタイトル（和） | 超拡大内視鏡画像の病理類型分類に向けて |
| タイトル（英） | Feature Selection from Imbalanced Data |
| サブタイトル（英） | Pathological Pattern Classification in Endocytoscopic Images |
| キーワード(1)（和/英） | 超拡大内視鏡 / Endocytoscopy |
| キーワード(2)（和/英） | 自動病理診断 / automated pathological diagnosis |
| キーワード(3)（和/英） | 特徴選択 / feature selection |
| キーワード(4)（和/英） | テクスチャ特徴量 / texture feature |
| キーワード(5)（和/英） | 多様体学習 / manifold learning |
| キーワード(6)（和/英） | 定正準化 / definite canonicalisation |
| 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） | 伊東 隼人 / Hayato Itoh / イトウ ハヤト |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 森 悠一 / Yuichi Mori / モリ ユウイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 昭和大学 (略称： 昭和大) Showa University (略称： Showa Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 三澤 将史 / Masashi Misawa / ミサワ マサシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 昭和大学 (略称： 昭和大) Showa University (略称： Showa Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小田 昌宏 / Masahiro Oda / オダ マサヒロ |
| 第4著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 工藤 進英 / Shin-Ei Kudo / クドウ シンエイ |
| 第5著者 所属（和/英） | 昭和大学 (略称： 昭和大) Showa University (略称： Showa Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 森 健策 / Kensaku Mori / モリ ケンサク |
| 第6著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-01-23 09:45:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2018-87 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.412 |
| ページ範囲 | pp.109-114 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-01-15 (MI) |
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