講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-01-30 15:20
Detection and Classification of Cervical Intraepithelial Lesions using Deep Learning ○Margaret Manalo・Kota Aoki・Yutaka Ueda・Yu Ito・Yasushi Yagi(Osaka Univ.) MI2019-121 |
抄録 |
(和) |
(まだ登録されていません) |
(英) |
Cervical cancer remains to have high occurrence and mortality rates in less developed regions due to the lack of diagnostic resources for early detection and cure. Colposcopy, which is considered to be the least invasive screening procedure, would still require the examination of a medical professional. This research focuses on the potential use of deep learning for detecting intraepithelial lesions and cancer from colposcopy images. The goal is to localize and classify these areas, as different stages of the disease correspond to varying rates of progression into cancer as well as appropriate medical treatment. A total of 672 colposcopy images were collected and annotated by a medical staff, with classes ranging from cervical intraepithelial neoplasia (CIN) to cancer. A fully convolutional network (FCN) was used to detect the concerned areas as objects by accessing each image as a whole, utilizing the additional context of epithelial location and color contrast from acetowhite lesions relative to the surrounding tissue. Object detection was performed at three scales for lesions of varying sizes, and logistic regression with a classification threshold was used to label the detections. |
キーワード |
(和) |
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(英) |
colposcopy / cervical cancer / YOLO / object detection / deep learning / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 399, MI2019-121, pp. 237-242, 2020年1月. |
資料番号 |
MI2019-121 |
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 |
MI2019-121 |
研究会情報 |
研究会 |
MI |
開催期間 |
2020-01-29 - 2020-01-30 |
開催地(和) |
沖縄県青年会館 |
開催地(英) |
OKINAWAKEN SEINENKAIKAN |
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 |
2020-01-MI |
本文の言語 |
英語 |
タイトル(和) |
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サブタイトル(和) |
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タイトル(英) |
Detection and Classification of Cervical Intraepithelial Lesions using Deep Learning |
サブタイトル(英) |
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キーワード(1)(和/英) |
/ colposcopy |
キーワード(2)(和/英) |
/ cervical cancer |
キーワード(3)(和/英) |
/ YOLO |
キーワード(4)(和/英) |
/ object detection |
キーワード(5)(和/英) |
/ deep learning |
キーワード(6)(和/英) |
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キーワード(7)(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) |
マナロ マーガレット / Margaret Manalo / |
第1著者 所属(和/英) |
大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
青木 工太 / Kota Aoki / |
第2著者 所属(和/英) |
大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
上田 豊 / Yutaka Ueda / |
第3著者 所属(和/英) |
大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.) |
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
伊東 優 / Yu Ito / |
第4著者 所属(和/英) |
大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.) |
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) |
八木 康史 / Yasushi Yagi / |
第5著者 所属(和/英) |
大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.) |
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第16著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2020-01-30 15:20:00 |
発表時間 |
10分 |
申込先研究会 |
MI |
資料番号 |
MI2019-121 |
巻番号(vol) |
vol.119 |
号番号(no) |
no.399 |
ページ範囲 |
pp.237-242 |
ページ数 |
6 |
発行日 |
2020-01-22 (MI) |
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