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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-06-13 10:40 カプセル内視鏡のための移動方向判定システムの実装 ～ FCNにおけるメモリ削減手法 ～ ○奥山椋太・黒崎正行（九工大）  SIS2025-18 |
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| 抄録 | （和） | 近年，通常のカプセル内視鏡と比較し検査時間の短い自走式カプセル内視鏡の開発が進んでいるが，自走する方向によっては腫瘍の見逃しが発生してしまう．本研究では，異常部位を検出し移動方向を判定する AI システムを小型端末に実装することを目的とし，FCN に基づく既存の腫瘍認識 AI に対するモデルサイズ削減およびメモリ削減手法を提案する．本手法は既存モデルに対し 95% のモデルサイズ削減を実現し，推論処理を含むシステム全体の組込み実装を可能とする． |
| （英） | In recent years, self-propelled capsule endoscopes, which offer shorter examination times compared to conventional passive types, have been actively developed. However, depending on the direction of autonomous movement, there is a risk of missing tumors. This study aims to implement an AI system on a compact device that detects abnormal regions and determines the appropriate movement direction. In this report, we propose a model compression and memory reduction method for an existing tumor recognition AI model based on a Fully Convolutional Network (FCN). The proposed method achieves a 95% reduction in model size and enables full system-level embedded implementation including inference processing. | |
| キーワード | （和） | カプセル内視鏡 / 腫瘍認識 / 軽量AI / FCN / / / / |
| （英） | capsule endoscopes / tumor detection / lightweight AI model / FCN / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 68, SIS2025-18, pp. 89-94, 2025年6月. | |
| 資料番号 | SIS2025-18 | |
| 発行日 | 2025-06-05 (SIS) | |
| 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 | SIS2025-18 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIS |
| 開催期間 | 2025-06-12 - 2025-06-13 |
| 開催地（和） | 石垣市民会館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 知的マルチメディアシステム, 組込み応用システム, 立体映像技術, 一般 |
| テーマ（英） | Intelligent Multimedia Systems, Applied Embedded Systems, Three-Dimensional Image Technology (3DIT), etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIS |
| 会議コード | 2025-06-SIS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | カプセル内視鏡のための移動方向判定システムの実装 |
| サブタイトル（和） | FCNにおけるメモリ削減手法 |
| タイトル（英） | Implementation of a Direction-Determination System for Capsule Endoscopy |
| サブタイトル（英） | A Lightweight Design Strategy for Fully Convolutional Network |
| キーワード(1)（和/英） | カプセル内視鏡 / capsule endoscopes |
| キーワード(2)（和/英） | 腫瘍認識 / tumor detection |
| キーワード(3)（和/英） | 軽量AI / lightweight AI model |
| キーワード(4)（和/英） | FCN / FCN |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 奥山 椋太 / Ryota Okuyama / オクヤマ リョウタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 九州工業大学大学院 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： Kyutech) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 黒崎 正行 / Masayuki Kurosaki / クロサキ マサユキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： Kyutech) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-06-13 10:40:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | SIS |
| 資料番号 | SIS2025-18 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.68 |
| ページ範囲 | pp.89-94 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-06-05 (SIS) |
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