講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-10-09 10:00
簡易な相対アノテーションに基づく潰瘍性大腸炎の重症度分類 ○門田健明・安部健太郎・備瀬竜馬(九大)・河村卓二・碕山直邦・田中聖人(京都第二赤十字病院)・内田誠一(九大) PRMU2020-18 |
抄録 |
(和) |
潰瘍性大腸炎(UC)は,持続性の粘血便・血性下痢を伴い,寛解と再発を繰り返す原因不明の非特異性炎症疾患である.UCの重症度判定として内視鏡画像によるMayo分類(Mayo score)が用いられ,Mayo0(正常または寛解期),Mayo1(軽症),Mayo2(中等症),Mayo3(重症)の4つに分類される.これらの判定は大腸粘膜の発赤,血管透見像,出血,潰瘍等の程度を医師が目視により絶対的な判断で行っている.近年,機械学習を用いた自動診断の研究が盛んに行われており,UC画像に関しても重症度分類の自動化を検討した報告がされている.UCの内視鏡画像を機械学習のデータセットに用いる際には,数千・数万枚の内視鏡画像をアノテーションする必要があり,この作業は医師に多大な労力を要する.そこで,本研究では,アノテーションの簡略化を目指して,多数の簡易な相対的アノテーションと少数の絶対的アノテーションを用いて,ランキング学習と回帰のマルチタスク学習によるUCの重症度分類の手法を検討した.本手法を用いたUCの重症度分類では,従来のCNNを用いた多クラス分類の手法に比べ,高い認識率が得られた. |
(英) |
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キーワード |
(和) |
ランキング学習 / 相対アノテーション / 大腸内視鏡画像 / マルチタスク学習 / / / / |
(英) |
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文献情報 |
信学技報, vol. 120, no. 187, PRMU2020-18, pp. 1-5, 2020年10月. |
資料番号 |
PRMU2020-18 |
発行日 |
2020-10-02 (PRMU) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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