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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-01-27 13:28 5-ALAによる蛍光画像と深層学習に基づく初期口腔がん診断に関する研究 ～ GANを用いた蛍光画像の自動生成とCNNを用いた自動的な進行度分類方法の検討 ～ ○藤元太郎（早大）・福沢栄治（早大/矢崎総業）・舘原誠晃・里村一人（鶴見大）・大谷 淳（早大）  MI2021-76 |
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| 抄録 | （和） | 口腔がんの初期病変は専門医でも発見が難しい場合が多いため，潜在的な口腔がん患者を発見するためのスクリーニング手法の確立が望まれている． 本研究では，鶴見大学にて研究されている 5-ALAを用いた光線力学的診断（ALA PDD）によって得られた舌がん症例の蛍光画像から進行度の自動分類を行うことで，上記スクリーニング手法の実現を目指す．収集した画像セットが少ないため Differentiable Augmentationを利用した GANの学習を行うことでデータ拡張を行い，生成された画像を用いてCNNの学習を行ったところ，良好な分類性能が得られた．このことから，ALA PDDによる口腔がんスクリーニング手法実現の見通しが得られた． |
| （英） | A screening system for early-stage oral cancers should be established because detecting them is difficult even for specialists, and therefore they are often detected late. In this paper, we propose a method to automatically classify fluorescence images acquired by ALA-PDD (Photodynamic Diagnosis using 5-Aminolevulinic Acid) into three classes (normal, low-grade, high-grade). We augment small fluorescence image datasets by training GAN with Differentiable Augmentation, and then train CNN for the classification. As a result, we obtained good classification output, and this suggests that the combination of ALA-PDD and CNN classification is a promising method for oral cancer screening. | |
| キーワード | （和） | 口腔がん / 5-ALA / 光線力学的診断 / CNN / GAN / / / |
| （英） | Oral Cancer / 5-ALA / Photodynamic Diagnosis / CNN / GAN / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 347, MI2021-76, pp. 135-140, 2022年1月. | |
| 資料番号 | MI2021-76 | |
| 発行日 | 2022-01-18 (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 | MI2021-76 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
| 開催期間 | 2022-01-25 - 2022-01-27 |
| 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） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MI |
| 会議コード | 2022-01-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 5-ALAによる蛍光画像と深層学習に基づく初期口腔がん診断に関する研究 |
| サブタイトル（和） | GANを用いた蛍光画像の自動生成とCNNを用いた自動的な進行度分類方法の検討 |
| タイトル（英） | Study of Automatic Diagnosis of Early Oral Cancers Based on Fluorescence Images by 5-ALA and Deep Learning |
| サブタイトル（英） | Automatic Generation of Fluorescence Images Using GAN and Classification of Stages by CNN |
| キーワード(1)（和/英） | 口腔がん / Oral Cancer |
| キーワード(2)（和/英） | 5-ALA / 5-ALA |
| キーワード(3)（和/英） | 光線力学的診断 / Photodynamic Diagnosis |
| キーワード(4)（和/英） | CNN / CNN |
| キーワード(5)（和/英） | GAN / GAN |
| 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） | 藤元 太郎 / Taro Fujimoto / フジモト タロウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 福沢 栄治 / Eiji Fukuzawa / フクザワ エイジ |
| 第2著者 所属（和/英） | 早稲田大学/矢崎総業(株) (略称： 早大/矢崎総業) Waseda University/Yazaki Corporation (略称： Waseda Univ./Yazaki) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 舘原 誠晃 / Seiko Tatehara / タテハラ セイコウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 鶴見大学 (略称： 鶴見大) Tsurumi University (略称： Tsurumi Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 里村 一人 / Kazuhito Satomura / サトムラ カズヒト |
| 第4著者 所属（和/英） | 鶴見大学 (略称： 鶴見大) Tsurumi University (略称： Tsurumi Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大谷 淳 / Jun Ohya / オオヤ ジュン |
| 第5著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-01-27 13:28:00 |
| 発表時間 | 13分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2021-76 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.347 |
| ページ範囲 | pp.135-140 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-01-18 (MI) |
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