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講演抄録/キーワード
講演名 2026-03-16 13:15
緑内障診断を対象とした摂動型マルチモーダル学習の提案
清水康生青木輝勝東京工科大IMQ2025-42 IE2025-119 MVE2025-49
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、画像と患者情報(年齢、性別など)を統合する場合には、両者をベクトルに変換して統合することが多い。しかし,この処理の過程で画像情報の多くを損失するため,情報損失を防ぎつつ統合できる方法が求められている.本稿では緑内障の進行度分類を対象として,敵対的攻撃の枠組みを用いて患者情報を摂動に変換して画像に付与する方法を提案する. 
(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. This paper aims to solve the above problem 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. 410, IE2025-119, pp. 129-134, 2026年3月.
資料番号 IE2025-119 
発行日 2026-03-09 (IMQ, IE, MVE) 
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 IMQ2025-42 IE2025-119 MVE2025-49

研究会情報
研究会 CQ MVE IMQ IE  
開催期間 2026-03-16 - 2026-03-18 
開催地(和) 沖縄産業支援センター 
開催地(英) Okinawa-Sangyoushien-Center 
テーマ(和) 五感に訴えるオンラインメディアとその評価,および一般 
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 2026-03-CQ-MVE-IMQ-IE 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 緑内障診断を対象とした摂動型マルチモーダル学習の提案 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A Perturbation-based Multimodal Learning for Glaucoma Diagnosis 
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)
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講演者 第1著者 
発表日時 2026-03-16 13:15:00 
発表時間 20分 
申込先研究会 IE 
資料番号 IMQ2025-42, IE2025-119, MVE2025-49 
巻番号(vol) vol.125 
号番号(no) no.408(IMQ), no.410(IE), no.411(MVE) 
ページ範囲 pp.129-134 
ページ数
発行日 2026-03-09 (IMQ, IE, MVE) 


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