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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-07-06 09:50 ［ショートペーパー］ハイパースペクトラルデータを用いたメラノーマの自動診断支援システムの開発 ～ 深層学習の導入 ～ ○平野銀次・永岡 隆（近畿大）  MI2019-25 |
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| 抄録 | （和） | メラノーマは悪性度が高く、早期発見・早期治療が求められる。また、皮膚科専門医が診断する際の定量的評価に対するニーズも強い。本研究では色情報と位置情報を同時に記録することができるハイパースペクトラルイメージャーと深層学習を組み合わせ、メラノーマの自動診断支援システムの開発に取り組む。本研究ではネットワークにGoogLeNetを使用するため、入力データのchannel数を3にする必要がある。しかし我々が用いるハイパースペクトラルデータは248 channelである。そこで我々は主成分分析を用い次元を縮約しGoogLeNetへの入力とした。メラノーマ278例、非メラノーマ341例の計619例を対象に、5分割交差検定により評価した結果、感度67.6 % 、特異度73.6 %、正診率70.9 %が得られた。今後はデータ数の増加と本研究により適したネットワークの構築を検討する。 |
| （英） | ||
| キーワード | （和） | ハイパースペクトラルイメージャー / メラノーマ / 深層学習 / GoogLeNet / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 104, MI2019-25, pp. 27-28, 2019年7月. | |
| 資料番号 | MI2019-25 | |
| 発行日 | 2019-06-28 (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 | MI2019-25 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
| 開催期間 | 2019-07-05 - 2019-07-06 |
| 開催地（和） | はこだて未来大学 |
| 開催地（英） | Future Univ. Hakodate |
| テーマ（和） | 医用画像工学一般 |
| 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 | 2019-07-MI |
| 本文の言語 | 日本語（英語タイトルなし） |
| タイトル（和） | ハイパースペクトラルデータを用いたメラノーマの自動診断支援システムの開発 |
| サブタイトル（和） | 深層学習の導入 |
| タイトル（英） | |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ハイパースペクトラルイメージャー / |
| キーワード(2)（和/英） | メラノーマ / |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 / |
| キーワード(4)（和/英） | GoogLeNet / |
| 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） | 平野 銀次 / / ヒラノ ギンジ |
| 第1著者 所属（和/英） | 近畿大学大学院 (略称： 近畿大) (略称： ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 永岡 隆 / / ナガオカ タカシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 近畿大学大学院 (略称： 近畿大) (略称： ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-07-06 09:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2019-25 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.104 |
| ページ範囲 | pp.27-28 |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | 2019-06-28 (MI) |
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