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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-09-20 13:50 乳腺腫瘤超音波画像診断支援AI開発における最適な教師データ作成条件の基礎的検討 ○山川 誠（芝浦工大）・神田実穂・大島 萌（京大）・浪田 健・椎名 毅（芝浦工大）  US2022-39 |
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| 抄録 | （和） | 乳腺腫瘤の超音波画像を用いた病変部の自動検出および鑑別診断を行う画像診断支援AI開発において教師データの質は重要である．特に，超音波診断においては腫瘤周囲の情報も診断材料として重要である。そこで，本研究では自動検出および鑑別診断それぞれ乳腺腫瘤超音波画像診断支援AI開発において教師データとして腫瘤周囲の情報をどの程度含めたときに最も精度が良くなるかについて基礎的な検討を行った． |
| （英） | The quality of training data is important in the development of computer-aided diagnosis (CAD) that automatically detects and diagnoses breast tumor using ultrasound images. Information around the tumor is particularly important in ultrasound diagnosis. Therefore, in this study, we investigated how much information around the tumor should be included in the training data in the development of CAD for both detection and diagnosis to maximize accuracy. | |
| キーワード | （和） | コンピュータ診断支援 / 深層学習 / 畳み込みニューラルネットワーク / 乳腺腫瘤 / 超音波画像 / / / |
| （英） | Computer-Aided Diagnosis / Deep Learning / Convolutional Neural Network / Breast Tumor / Ultrasound Image / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 192, US2022-39, pp. 10-13, 2022年9月. | |
| 資料番号 | US2022-39 | |
| 発行日 | 2022-09-13 (US) | |
| 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 | US2022-39 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | US |
| 開催期間 | 2022-09-20 - 2022-09-20 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 光音響，医用超音波，超音波一般(共催：東北大学電気通信研究所 超音波エレクトロニクス研究会，レーザー学会 光音響イメージング技術専門委員会，日本超音波医学会 超音波分子診断治療研究会) |
| テーマ（英） | Photoacoustics, Ultrasound in medicine, Ultrasonics, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | US |
| 会議コード | 2022-09-US |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 乳腺腫瘤超音波画像診断支援AI開発における最適な教師データ作成条件の基礎的検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Basic study of optimal training data creation conditions for computer-aided diagnosis using ultrasound images of breast tumors |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | コンピュータ診断支援 / Computer-Aided Diagnosis |
| キーワード(2)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(3)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / Convolutional Neural Network |
| キーワード(4)（和/英） | 乳腺腫瘤 / Breast Tumor |
| キーワード(5)（和/英） | 超音波画像 / Ultrasound Image |
| 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） | 山川 誠 / Makoto Yamakawa / ヤマカワ マコト |
| 第1著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学 (略称： 芝浦工大) Shibaura Institute of Technology (略称： SIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 神田 実穂 / Miho Kanda / カンダ ミホ |
| 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） | 大島 萌 / Moe Ohshima / オオシマ モエ |
| 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） | 浪田 健 / Takeshi Namita / ナミタ タケシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学 (略称： 芝浦工大) Shibaura Institute of Technology (略称： SIT) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 椎名 毅 / Tsuyoshi Shiina / シイナ ツヨシ |
| 第5著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学 (略称： 芝浦工大) Shibaura Institute of Technology (略称： SIT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-09-20 13:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | US |
| 資料番号 | US2022-39 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.192 |
| ページ範囲 | pp.10-13 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2022-09-13 (US) |
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