講演抄録/キーワード |
講演名 |
2021-03-17 09:45
深層学習による脳SPECT画像の認知症分類処理の改良 ○山家 暢・斉藤 篤(東京農工大)・深澤 誠・飯塚友道(複十字病院)・清水昭伸(東京農工大) MI2020-86 |
抄録 |
(和) |
本研究では,3次元脳血流SPECT画像を認知症の3タイプと正常を合わせた4タイプに分類する深層ネットワークを提案する。脳SPECT画像の読影では、離れた位置にある複数部位の血流低下が重要である。そこで提案するネットワークでは、CNNに離れた位置にある複数部位から特徴を抽出できるニューラルネットワークを組み合わせることで分類精度を向上させる。 |
(英) |
In this study, we propose a deep network to classify 3D cerebral blood flow SPECT volumes into four types: three types of dementia and normal. In interpretation of brain SPECT volumes, it is important to know the blood flow reduction in multiple regions at distant locations. Therefore, the proposed network improves the classification accuracy by combining CNN with a neural network that can extract features from multiple distant locations. |
キーワード |
(和) |
認知症 / SPECT / 分類 / 深層学習 / / / / |
(英) |
dementia / SPECT / classification / deep learning / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 120, no. 431, MI2020-86, pp. 164-165, 2021年3月. |
資料番号 |
MI2020-86 |
発行日 |
2021-03-08 (MI) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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MI2020-86 |