講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-01-29 13:50
Cramer Generative Adversarial Networksを用いて生成した硬性白斑画像についての検討 ○藤田真穂・畑中裕司・砂山 渡(滋賀県立大)・村松千左子(滋賀大)・藤田広志(岐阜大) MI2019-85 |
抄録 |
(和) |
糖尿病網膜症による失明予防のためには,早期発見と治療が必要である.眼底画像の初期病変検出の研究では畳み込みニューラルネットワーク(CNN:Convolutional Neural Network)が成果を挙げている.しかし,CNNを用いる際には多量のデータが必要となるが,病変データ数には限りがあることが課題となっている.そこで,現在はGenerative Adversarial Networks(GAN)を用いたデータ生成によって,データ数の不足に対処する研究が行われている.本研究においてはGANの一種であるCramer GANを用いて,糖尿病網膜症の初期病変の一つである硬性白斑画像の生成を行った.本稿では複数の指標を用いて生成画像と実画像の差異について検証を行い,生成画像がCNN に及ぼす影響について調査を行った. |
(英) |
(Not available yet) |
キーワード |
(和) |
糖尿病網膜症 / 畳み込みニューラルネットワーク / Generative Adversarial Networks / 不均衡データ / 硬性白斑検出 / / / |
(英) |
/ / / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 399, MI2019-85, pp. 85-89, 2020年1月. |
資料番号 |
MI2019-85 |
発行日 |
2020-01-22 (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 |
MI2019-85 |