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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-12-17 15:40 ［ショートペーパー］子宮頸癌病理画像のセグメンテーション ○荒木健吾（九大）・倉田麻理代・寺田和弘・吉澤明彦（京大）・備瀬竜馬（九大）  PRMU2021-55 |
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| 抄録 | （和） | 癌の精密検査に，癌の疑われる組織を顕微鏡で観察する病理診断が行われる．近年，高信頼な診断を行うための支援システムとして，深層学習を用いた病理画像セグメンテーション手法が提案されている．子宮頸癌の病理画像は，プライバシーの問題やアノテーションコストの高さから，学習データとして収集することが難しい．しかし，病院施設により撮影機器や条件が様々であるために，画像特徴が異なるというドメインシフトが生じる．これにより，学習に使用していない施設の画像において分類性能が低下する．この問題に対処すべく，ラベルなし画像から学習に効果的なものを自動選出，アノテーションした後に再学習を行うActive Learning手法を適用した．本稿では，運用対象施設における全データの特徴分布を最大限に反映した画像を選出して，ラベル付与の対象とする手法を提案し，その有効性を示す． |
| （英） | (Not available yet) | |
| キーワード | （和） | ドメイン適応 / Active Learning / 病理画像 / セグメンテーション / 深層学習 / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 304, PRMU2021-55, pp. 170-175, 2021年12月. | |
| 資料番号 | PRMU2021-55 | |
| 発行日 | 2021-12-09 (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 | PRMU2021-55 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
| 開催期間 | 2021-12-16 - 2021-12-17 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 時系列・因果推論・異常検知 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2021-12-PRMU |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 子宮頸癌病理画像のセグメンテーション |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Segmentation of Cervical Cancer Pathological Image |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ドメイン適応 / |
| キーワード(2)（和/英） | Active Learning / |
| キーワード(3)（和/英） | 病理画像 / |
| キーワード(4)（和/英） | セグメンテーション / |
| キーワード(5)（和/英） | 深層学習 / |
| 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） | 荒木 健吾 / Kengo Araki / アラキ ケンゴ |
| 第1著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 倉田 麻理代 / Mariyo Rokutan-Kurata / クラタ マリヨ |
| 第2著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 寺田 和弘 / Kazuhiro Terada / テラダ カズヒロ |
| 第3著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉澤 明彦 / Akihiko Yoshizawa / ヨシザワ アキヒコ |
| 第4著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 備瀬 竜馬 / Ryoma Bise / ビセ リョウマ |
| 第5著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-12-17 15:40:00 |
| 発表時間 | 10分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2021-55 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.304 |
| ページ範囲 | pp.170-175 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-12-09 (PRMU) |
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