| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2019-09-04 15:40
正例自動サンプリングPositive Unlabeled-Learningを用いた光超音波画像における体毛領域認識 ○吉川 亮・備瀬竜馬(九大) PRMU2019-12 MI2019-31 |
| 抄録 |
(和) |
光超音波イメージングでは生体内の血管および剃毛後の皮膚下に残った体毛の毛根部を三次元的に可視化することができる.この体毛の太さや数といった,体毛に関する情報を定量化することは美容外科の分野でニーズがある.我々の研究では機械学習を用いて体毛領域を検出し医師の診断を援助することを目的としている.従来の教師あり学習では,撮像条件が変わると機能しない場合が多く,撮像機器や撮像パラメータごとに学習データを用意する必要がある.そこで本研究では空間構造事前知識を用いて一部の正例を自動抽出し,その他の候補領域をラベル不明サンプルとして扱い,Positive Unlabeled(PU)-Learningを適用する.PU-Learningとは,一部の正例と多数のラベル不明サンプルの特徴量空間上の分布から,負例の分布が不明でも,特徴量空間上の適切な識別面を見つけることができるという手法である.本研究の利点は,テストデータの分布に基づいて学習できることであり,従来の機械学習の鬼門であったテストデータにおける分布の違いに対応できる点である.本研究会では,提案手法の説明および実験結果を示し,今後の方針を述べる. |
| (英) |
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| キーワード |
(和) |
光超音波イメージング / Positive Unlabeled-Learning / / / / / / |
| (英) |
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| 文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 192, PRMU2019-12, pp. 3-7, 2019年9月. |
| 資料番号 |
PRMU2019-12 |
| 発行日 |
2019-08-28 (PRMU, 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 |
PRMU2019-12 MI2019-31 |
| 研究会情報 |
| 研究会 |
PRMU MI IPSJ-CVIM |
| 開催期間 |
2019-09-04 - 2019-09-05 |
| 開催地(和) |
岡山大学 |
| 開催地(英) |
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| テーマ(和) |
医療・健康のためのCV/PR技術 |
| テーマ(英) |
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| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
PRMU |
| 会議コード |
2019-09-PRMU-MI-CVIM |
| 本文の言語 |
日本語(英語タイトルなし) |
| タイトル(和) |
正例自動サンプリングPositive Unlabeled-Learningを用いた光超音波画像における体毛領域認識 |
| サブタイトル(和) |
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| タイトル(英) |
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| サブタイトル(英) |
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| キーワード(1)(和/英) |
光超音波イメージング / |
| キーワード(2)(和/英) |
Positive Unlabeled-Learning / |
| キーワード(3)(和/英) |
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| キーワード(8)(和/英) |
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| 第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
吉川 亮 / / キッカワ リョウ |
| 第1著者 所属(和/英) |
九州大学 (略称: 九大)
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| 第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
備瀬 竜馬 / / ビセ リョウマ |
| 第2著者 所属(和/英) |
九州大学 (略称: 九大)
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| 第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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| 第36著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2019-09-04 15:40:00 |
| 発表時間 |
15分 |
| 申込先研究会 |
PRMU |
| 資料番号 |
PRMU2019-12, MI2019-31 |
| 巻番号(vol) |
vol.119 |
| 号番号(no) |
no.192(PRMU), no.193(MI) |
| ページ範囲 |
pp.3-7 |
| ページ数 |
5 |
| 発行日 |
2019-08-28 (PRMU, MI) |
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