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講演抄録/キーワード
講演名 2021-03-16 16:30
[ショートペーパー]深層学習によるメラノーマの自動診断 ~ HSDの主成分分析による次元縮約 ~
金澤祐斗永岡 隆木村裕一根本充貴近畿大MI2020-82
抄録 (和) 我々は、450 nm~750 nm (1.5 nm刻み)の波長域からなるハイパースペクトラルデータ(HSD)と、人工知能を用いたメラノーマの診断支援システムの開発に取り組んでいる。HSDは膨大なデータを持つため、効率的に学習するにはデータの縮約が必要である。本研究では縮約に主成分分析を採用する。主成分分析を用い、寄与率の高い5つの主成分スコア画像をRGB画像の3チャネルにそれぞれ割り振り、ImageNetで学習済みの6種類のネットワークでメラノーマを鑑別した結果、最良で85.5%の正診率が得られた。このことから、HSDを提案手法によって3チャネルに圧縮することの合理性が示唆された。 
(英) (Not available yet)
キーワード (和) ハイパースペクトラルイメージャー / メラノーマ / 深層学習 / 主成分分析 / / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 120, no. 431, MI2020-82, pp. 150-151, 2021年3月.
資料番号 MI2020-82 
発行日 2021-03-08 (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 MI2020-82

研究会情報
研究会 MI  
開催期間 2021-03-15 - 2021-03-17 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) 医用画像一般(メディカルイメージング連合フォーラム) 
テーマ(英) Medical Imaging 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 MI 
会議コード 2021-03-MI 
本文の言語 日本語(英語タイトルなし) 
タイトル(和) 深層学習によるメラノーマの自動診断 
サブタイトル(和) HSDの主成分分析による次元縮約 
タイトル(英)  
サブタイトル(英)
キーワード(1)(和/英) ハイパースペクトラルイメージャー /  
キーワード(2)(和/英) メラノーマ /  
キーワード(3)(和/英) 深層学習 /  
キーワード(4)(和/英) 主成分分析 /  
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) 金澤 祐斗 / Yuto Kanazawa / カナザワ ユウト
第1著者 所属(和/英) 近畿大学 (略称: 近畿大)
Kindai University (略称: Kindai Univ)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 永岡 隆 / Takashi Nagaoka / ナガオカ タカシ
第2著者 所属(和/英) 近畿大学 (略称: 近畿大)
Kindai University (略称: Kindai Univ)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 木村 裕一 / Yuichi Kimura / キムラ ユウイチ
第3著者 所属(和/英) 近畿大学 (略称: 近畿大)
Kindai University (略称: Kindai Univ)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 根本 充貴 / Mitsutaka Nemoto / ネモト ミツタカ
第4著者 所属(和/英) 近畿大学 (略称: 近畿大)
Kindai University (略称: Kindai Univ)
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講演者 第1著者 
発表日時 2021-03-16 16:30:00 
発表時間 15分 
申込先研究会 MI 
資料番号 MI2020-82 
巻番号(vol) vol.120 
号番号(no) no.431 
ページ範囲 pp.150-151 
ページ数
発行日 2021-03-08 (MI) 


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