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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-12-19 13:30 病理画像癌種別領域分割のための癌種比率を活用した学習手法 ○德永宏樹（九大）・寺本祐記・吉澤明彦（京大医学部附属病院）・備瀬竜馬（九大/NII）  PRMU2019-50 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では，少数の教師データと大量の教師なしデータからの半教師あり学習に，癌種比率の弱教師を利用する問題設定及び手法を提案する． 機械学習を用いた病理画像領域分割を行うためには，手作業により作成された大量の教師データが必要となる． 癌種別領域分割のためには，癌種領域を示す画素単位の教師データが必要であるが，病理画像は一般画像と異なり解像度が非常に高いことや，領域の境界が不明瞭であることから，学習のための十分な正解データ量の確保が難しい． 一方で，病理診断後の病理画像には，腫瘍領域中の癌種の成分比率が記録されており，領域分割のための教師情報より劣る弱教師情報を持ったデータであれば大量に存在する． そこで本研究では，癌種比率情報のみから低コストに大量の癌種領域を示す教師データを作成する手法を提案する． この手法によって作成された教師データは一定割合のノイズデータを含むが，ノイズ除去を高精度に行うSelNLPLを行いクリーンなデータを抽出することで，癌種別領域分割の精度向上を実現した． |
| （英） | ||
| キーワード | （和） | 病理画像解析 / 領域分割 / 半教師あり学習 / 弱教師あり学習 / 深層学習 / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 347, PRMU2019-50, pp. 23-27, 2019年12月. | |
| 資料番号 | PRMU2019-50 | |
| 発行日 | 2019-12-12 (PRMU) | |
| 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 | PRMU2019-50 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
| 開催期間 | 2019-12-19 - 2019-12-20 |
| 開催地（和） | 大分大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | アート・グラフィクス・コンテンツ制作・教育への応用 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2019-12-PRMU |
| 本文の言語 | 日本語（英語タイトルなし） |
| タイトル（和） | 病理画像癌種別領域分割のための癌種比率を活用した学習手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 病理画像解析 / |
| キーワード(2)（和/英） | 領域分割 / |
| キーワード(3)（和/英） | 半教師あり学習 / |
| キーワード(4)（和/英） | 弱教師あり学習 / |
| キーワード(5)（和/英） | 深層学習 / |
| 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） | 德永 宏樹 / / トクナガ ヒロキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) (略称： ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 寺本 祐記 / / Yuki Teramoto |
| 第2著者 所属（和/英） | 京都大学医学部附属病院 (略称： 京大医学部附属病院) (略称： ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉澤 明彦 / / ヨシザワ アキヒコ |
| 第3著者 所属（和/英） | 京都大学医学部附属病院 (略称： 京大医学部附属病院) (略称： ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 備瀬 竜馬 / / ビセ リョウマ |
| 第4著者 所属（和/英） | 九州大学/国立情報学研究所 (略称： 九大/NII) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-12-19 13:30:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2019-50 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.347 |
| ページ範囲 | pp.23-27 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2019-12-12 (PRMU) |
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