| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-01-12 11:10 東洋医学の舌診における画像認識ネットワークの分類精度の比較 安 振宇・○中村駿介（山口大）・呉 靱（山口短大）・中田 充・葛 崎偉（山口大）  MSS2021-50 SS2021-37 |
|
| 抄録 | （和） | 本研究は，東洋医学の舌診に基づいて臓腑の健康状態を自動診断する支援システムの開発を目的とする．舌の各部位である舌尖部，舌中部，舌辺部，舌根部は各臓腑と深く関わっている．これまでは，Mask R-CNNを用いて舌の自動認識およびそれに基づいた臓腑の健康状態判定の方法を提案してきた．本論文では，臓腑の健康状態を判定する精度を高めるために，ResNet50，ResNet101およびLeNetといった複数の画像認識ネットワークを用いて，舌の各部位に対する画像分類の効果を調べ，これらのネットワークによる臓腑の健康状態判定の精度比較やMask R-CNNの結果との比較を行い，舌診における各ネットワークの有用性を評価する． |
| （英） | The purpose of this paper is to develop a support system that automatically diagnoses the health status of viscera through tongue diagnosis based on Traditional Chinese Medicine. Every part of the tongue, including the tip, middle, side and root of the tongue, is closely related to the corresponding viscera. We have proposed the method to automatically recognize the tongue using Mask R-CNN and judge the health status of the related viscera based on this. In this paper, in order to improve the accuracy of judging the health status of viscera, we examine the accuracy of the image classification of each part of tongue by several kinds of image recognition networks such as ResNet50, ResNet101 and LeNet, compare the judgment results of these networks and Mask R-CNN on health status of viscera, and evaluate the usefulness of each network in tongue diagnosis. |
|
| キーワード | （和） | 東洋医学 / 舌診 / 人工知能 / 画像認識 / 画像分類 / / / |
| （英） | Traditional Chinese Medicine / tongue examination / artificial intelligence / image recognition / image classification / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 317, MSS2021-50, pp. 106-111, 2022年1月. | |
| 資料番号 | MSS2021-50 | |
| 発行日 | 2022-01-04 (MSS, SS) | |
| 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) | |
| 査読に ついて |
本技術報告は査読を経ていない技術報告であり，推敲を加えられていずれかの場に発表されることがあります． | |
| PDFダウンロード | MSS2021-50 SS2021-37 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SS MSS |
| 開催期間 | 2022-01-11 - 2022-01-12 |
| 開催地（和） | 長崎県建設総合会館 |
| 開催地（英） | Nagasakiken-Kensetsu-Sogo-Kaikan Bldg. |
| テーマ（和） | システム数理と応用，ソフトウェアサイエンスおよび一般 |
| テーマ（英） | Mathematical Systems Science and its Applications, Software Science, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MSS |
| 会議コード | 2022-01-SS-MSS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 東洋医学の舌診における画像認識ネットワークの分類精度の比較 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Comparison of Classification Accuracy of Image Recognition Network for Tongues Diagnosis in Traditional Chinese Medicine |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 東洋医学 / Traditional Chinese Medicine |
| キーワード(2)（和/英） | 舌診 / tongue examination |
| キーワード(3)（和/英） | 人工知能 / artificial intelligence |
| キーワード(4)（和/英） | 画像認識 / image recognition |
| キーワード(5)（和/英） | 画像分類 / image classification |
| 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） | 安 振宇 / Zhenyu An / アン シンウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 山口大学 (略称： 山口大) Yamaguchi University (略称： Yamaguchi Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中村 駿介 / Shunsuke Nakamura / ナカムラ シュンスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 山口大学 (略称： 山口大) Yamaguchi University (略称： Yamaguchi Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 呉 靱 / Ren Wu / ゴ ジン |
| 第3著者 所属（和/英） | 山口短期大学 (略称： 山口短大) Yamaguchi Junior College (略称： Yamaguchi Junior College) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中田 充 / Mitsuru Nakata / ナカタ ミツル |
| 第4著者 所属（和/英） | 山口大学 (略称： 山口大) Yamaguchi University (略称： Yamaguchi Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 葛 崎偉 / Qi-Wei Ge / カツ キイ |
| 第5著者 所属（和/英） | 山口大学 (略称： 山口大) Yamaguchi University (略称： Yamaguchi Univ.) |
| 講演者 | 第2著者 |
| 発表日時 | 2022-01-12 11:10:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | MSS |
| 資料番号 | MSS2021-50, SS2021-37 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.317(MSS), no.318(SS) |
| ページ範囲 | pp.106-111 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-01-04 (MSS, SS) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]