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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-12-17 17:00 内視鏡画像における病変領域のあいまいな境界の学習手法 ○河内祐太（筑波大/産総研）・野里博和（産総研）・池田篤史（筑波大附属病院）・坂無英徳（産総研）  PRMU2020-51 |
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| 抄録 | （和） | 内視鏡画像の病変検出では，観察している粘膜上の正常領域と病変領域の境界があいまいなため，病変領域を示すアノテーションの境界を判断する基準が確定的でない．そのため，専門医によりアノテーション付けされたデータセットにおいても病変領域のアノテーションはあいまいさを有する．このようなデータセットを用いて深層畳み込みニューラルネットワークを学習する場合，十分な量の学習データを確保できない状況では，アノテーション基準に偏りが生じ，深層学習モデルの過学習の原因となる．本研究ではこの問題を解決するために，病変領域のあいまいなアノテーション基準を拡張する学習手法を提案する．膀胱内視鏡画像を用いた検証実験の結果，提案手法により病変検出性能が向上したことを確認した． |
| （英） | (Not available yet) | |
| キーワード | （和） | 深層学習 / 畳み込みニューラルネットワーク / 内視鏡画像 / 少量データ / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 300, PRMU2020-51, pp. 75-79, 2020年12月. | |
| 資料番号 | PRMU2020-51 | |
| 発行日 | 2020-12-10 (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 | PRMU2020-51 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
| 開催期間 | 2020-12-17 - 2020-12-18 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 転移学習・少数データからの学習 |
| テーマ（英） | Transfer learning and few shot learning |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2020-12-PRMU |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 内視鏡画像における病変領域のあいまいな境界の学習手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Learning Method for Ambiguous Lesion Boundaries in Endoscopy Images |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層学習 / |
| キーワード(2)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / |
| キーワード(3)（和/英） | 内視鏡画像 / |
| キーワード(4)（和/英） | 少量データ / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 河内 祐太 / Yuta Kochi / コウチ ユウタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 筑波大学/国立研究開発法人産業技術総合研究所 (略称： 筑波大/産総研) University of Tsukuba/National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称： Univ. of Tsukuba/AIST) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 野里 博和 / Hirokazu Nosato / ノサト ヒロカズ |
| 第2著者 所属（和/英） | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 (略称： 産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称： AIST) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 池田 篤史 / Atsushi Ikeda / イケダ アツシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 筑波大学附属病院 (略称： 筑波大附属病院) University of Tsukuba Hospital (略称： Univ. of Tsukuba Hosp.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 坂無 英徳 / Hidenori Sakanashi / サカナシ ヒデノリ |
| 第4著者 所属（和/英） | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 (略称： 産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称： AIST) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-12-17 17:00:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2020-51 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.300 |
| ページ範囲 | pp.75-79 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2020-12-10 (PRMU) |
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