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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-12-05 15:20 画像情報と患者情報を用いたEarly Fusion型マルチモーダル学習の実現 ○清水康生・青木輝勝（東京工科大）  MICT2025-49 MI2025-57 |
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| 抄録 | （和） | マルチモーダル学習は、異種の情報を結合して包括的なAI診断を実現する技術である。例えば、CT画像やMR画像などの医用画像と患者情報（年齢、性別など）を統合する場合には、両者をベクトル形状の特徴量に変換して統合することが多い。しかし、この処理によって画像が持つ情報を大幅に失われてしまう問題や、Late FusionによってAIの高度な診断能力を利用しきれない問題が生じる。本稿では患者情報を摂動というノイズに変換して画像に付与することで、これら2つの問題を同時に解決する新手法を提案する。 |
| （英） | Multimodal learning is a technology that combines different types of information to achieve comprehensive AI diagnostics. For example, when we input medical images such as CT or MR images and patient information(age, sex, etc...) into AI diagnostic systems, they are often converted vector-shaped features. This process always causes huge information loss of images. Also, they are often processed in AI systems in the late fusion scheme. Therefore, we cannot benefit from advanced ability of AI systems. This paper aims to solve the above two problems by converting patient information into perturbations and attaching them to images. | |
| キーワード | （和） | マルチモーダル学習 / 敵対的攻撃 / 医用画像解析 / 緑内障 / 深層学習 / / / |
| （英） | Multimodal Learning / Adversarial Attack / Medical Image Analysis / Glaucoma / Deep Learning / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 270, MI2025-57, pp. 70-73, 2025年12月. | |
| 資料番号 | MI2025-57 | |
| 発行日 | 2025-11-27 (MICT, 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 | MICT2025-49 MI2025-57 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MICT MI |
| 開催期間 | 2025-12-04 - 2025-12-05 |
| 開催地（和） | 岡山コンベンションセンター |
| 開催地（英） | Okayama Convention Center |
| テーマ（和） | 医用画像工学一般，ヘルスケア・医療情報通信技術，一般 |
| テーマ（英） | Medical imaging technology, healthcare and medical information communication technology, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MI |
| 会議コード | 2025-12-MICT-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 画像情報と患者情報を用いたEarly Fusion型マルチモーダル学習の実現 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Early Fusion Multimodal Learning Using Medical Image and Patient Information |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | マルチモーダル学習 / Multimodal Learning |
| キーワード(2)（和/英） | 敵対的攻撃 / Adversarial Attack |
| キーワード(3)（和/英） | 医用画像解析 / Medical Image Analysis |
| キーワード(4)（和/英） | 緑内障 / Glaucoma |
| キーワード(5)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| 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） | 清水 康生 / Koki Shimizu / シミズ コウキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京工科大学 (略称： 東京工科大) Tokyo University of Technology (略称： TUT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 青木 輝勝 / Terumasa Aoki / アオキ テルマサ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京工科大学 (略称： 東京工科大) Tokyo University of Technology (略称： TUT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-12-05 15:20:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MICT2025-49, MI2025-57 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.269(MICT), no.270(MI) |
| ページ範囲 | pp.70-73 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2025-11-27 (MICT, MI) |
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