講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-09-15 14:45
[ショートペーパー]舌診断支援のための深層学習を用いた舌特徴抽出ソフトウェアの開発 ○石川堅也・野口桂冴・渡邊悠紀・並木隆雄・野村行弘・中口俊哉(千葉大) MI2022-60 |
抄録 |
(和) |
舌診は舌特徴を捉え,簡便かつ非侵襲的に健康状態を把握する診察法である.一方,医師の主観や経験に依存するため,客観性および定量性の向上が求められる.そこで本研究では舌画像から舌の視覚的特徴量を自動的に算出するソフトウェアを開発した. 24色カラーチャートによる色補正後,深層学習を用いた舌領域分割によりマスク画像を取得する.舌領域分割のため,今回は4つの深層学習モデルを訓練し,分割性能を比較した.その結果,DeepLabv3+と後処理により,mIoUが95.91%と非常に優れた分割性能を確認した.このモデルによる舌領域分割後,臓腑分画法に基づく3つの分画方法により,舌を小領域に分画し,各特徴量を抽出する.これにより色彩情報やテクスチャ特徴,形状特徴など延べ約500の舌特徴量を自動的に算出可能となった. |
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キーワード |
(和) |
舌診 / 深層学習 / ソフトウェア / / / / / |
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文献情報 |
信学技報, vol. 122, no. 188, MI2022-60, pp. 47-48, 2022年9月. |
資料番号 |
MI2022-60 |
発行日 |
2022-09-08 (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) |
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