講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-01-26 11:31
医用画像読影支援システムに対する導入後学習の検討 ○村松千左子(滋賀大)・西尾瑞穂(神戸大)・八上全弘(京大)・久保 武(天理よろづ相談所病院)・大岩幹直(名古屋医療センター)・藤田広志(岐阜大) MI2021-58 |
抄録 |
(和) |
画像診断支援システムが臨床応用される際は,異なる撮影機器や施設で得られた画像に対して同等の精度が得られるロバストなシステムであることが望ましい.しかしながら異なる性質をもつ画像にうまく適応されないことも多く,自施設画像を用いたカスタマイズ化による性能の向上が期待される.また,日々蓄積されるデータを有効活用し継続学習するシステムが望まれる.本研究ではシステム導入後の継続学習を想定し,再学習法,カスケード型ファインチューニング法,アンサンブル法について比較検討した. |
(英) |
It is desirable to have robust image interpretation support systems that can obtain the equivalent accuracy for images acquired with different imaging systems and at different facilities. However, these systems often do not adapt well to images with different characteristics, and it is expected that the performance will be improved by customization using local database. Also, systems that make effective use of the cases accumulated in daily practice are desired. In this study, we investigated and compared methods for continual learning after system implementation. |
キーワード |
(和) |
継続学習 / 画像診断支援システム / 画像分類 / / / / / |
(英) |
continual learning / image interpretation support system / image classification / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 121, no. 347, MI2021-58, pp. 55-58, 2022年1月. |
資料番号 |
MI2021-58 |
発行日 |
2022-01-18 (MI) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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