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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-02-20 15:45 胸部X線画像における異常検出手法を用いた緊急性疾患の分類 ○増澤有咲（室蘭工大）・甲斐千遥・笠井 聡（藤田医科大）・近藤敏志（室蘭工大）  ITS2025-79 IE2025-94 |
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| 抄録 | （和） | 胸部X線画像は，診断に長い時間がかかると危険な緊急性疾患があるのに加え，読影が難しく，健康診断に一般的に用いられるため医師が読影しなければならない量が多い．よって，機械学習による読影・診断の実用化による医師の負担の軽減と，即時の診断が求められている．そこで，本稿では緊急性疾患を正しく，かつ即時の発見をするために，正常と複数の疾患を含む胸部X線画像に対して異常検出手法を用いて，分類器における大量の真陰性画像を取り除くことによる分類性能の向上について評価する．また，異常検出手法と分類手法の組み合わせについては，3種の異常検出手法の組み合わせの結果について報告する． |
| （英） | Chest X-ray images are dangerous for emergency patients when diagnostic times are long, and they are difficult to interpret. Because they are commonly used in health checkups, doctors must interpret a large number of images. Therefore, there is a need to reduce the burden on doctors and enable immediate diagnoses by using machine learning to achieve practical interpretation and diagnosis. In this study, we apply an anomaly detection method to chest X-ray images containing normal and multiple diseases, and evaluate the improvement in classification performance by removing a large number of true negative images in the classifier, in order to accurately and immediately detect emergency diseases. We also report the results of combining three different anomaly detection methods to combine anomaly detection and classification methods. | |
| キーワード | （和） | 胸部X線 / 異常検出 / 画像分類 / / / / / |
| （英） | Chest X-ray / Anomaly Detection / Image classification / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 356, IE2025-94, pp. 228-232, 2026年2月. | |
| 資料番号 | IE2025-94 | |
| 発行日 | 2026-02-12 (ITS, IE) | |
| 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 | ITS2025-79 IE2025-94 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IE ITS ITE-MMS ITE-ME ITE-AIT ITE-SIP |
| 開催期間 | 2026-02-19 - 2026-02-20 |
| 開催地（和） | 北海道大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 画像処理、一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IE |
| 会議コード | 2026-02-IE-ITS-MMS-ME-AIT-SIP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 胸部X線画像における異常検出手法を用いた緊急性疾患の分類 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Classification of emergency diseases using an anomaly detection method in chest X-ray images |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 胸部X線 / Chest X-ray |
| キーワード(2)（和/英） | 異常検出 / Anomaly Detection |
| キーワード(3)（和/英） | 画像分類 / Image classification |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 増澤 有咲 / Arisa Masuzawa / マスザワ アリサ |
| 第1著者 所属（和/英） | 室蘭工業大学 (略称： 室蘭工大) Muroran Institute of Technology (略称： Muroran Institute of Technology) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 甲斐 千遥 / Chiharu Kai / カイ チハル |
| 第2著者 所属（和/英） | 藤田医科大学 (略称： 藤田医科大) Fujita Health University (略称： Fujita Health Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 笠井 聡 / Satoshi Kasai / カサイ サトシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 藤田医科大学 (略称： 藤田医科大) Fujita Health University (略称： Fujita Health Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 近藤 敏志 / Satoshi Kondo / コンドウ サトシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 室蘭工業大学 (略称： 室蘭工大) Muroran Institute of Technology (略称： Muroran Institute of Technology) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-02-20 15:45:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | IE |
| 資料番号 | ITS2025-79, IE2025-94 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.355(ITS), no.356(IE) |
| ページ範囲 | pp.228-232 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2026-02-12 (ITS, IE) |
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