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講演抄録/キーワード
講演名 2015-03-02 16:12
計算機による医用画像理解を目的とした深層学習によるCT画像の撮影部位認識
野代史康青山正人増谷佳孝広島市大
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抄録 (和) 本稿では計算機による医用画像理解の第一段階の処理となる撮影部位の認識を目的とした深層学習および多数決処理に基づく我々の手法について述べる.対象は,Axial断面のCT画像であり,腹部,胸部,頭部,骨盤部の4クラスの分類問題とする.多様かつ大量の学習データの収集にはインターネット上のキーワード検索を用いた.提案手法では,まず複数の画像からランダムに抽出した多数の小領域を畳み込みニューラルネットワークで学習する.次に対象画像から同様に複数の小領域を抽出して個別の識別結果を得たのち,個別の結果を多数決処理して対象画像の識別結果を得る.実験では学習用データ724枚,テスト用データ361枚を用い,94%の平均正解率を得た. 
(英) In this paper, we describe our method based on deep learning and majority voting for imaging position recognition, which can be the first step of computational medical image understanding. The problem is classification of 4 classes of positions; head, chest, abdomen, and pelvis for axial sections of X-ray CT images. To collect large quantities of various training data, we used keyword search on the internet. First, in our method, small patches randomly extracted from training data sets are used for training convolutional neural network. Next, small patches are extracted from test image in the similar way and individual classification results are obtained for the patches. Finally, majority voting is performed for obtaining the final classification result. In the experiment by using 724 training images and 361 test images, we obtained 94% of classification accuracy.
キーワード (和) CT画像 / 医用画像理解 / 深層学習 / 多数決 / 部位認識 / / /  
(英) CT image / medical image understanding / deep learning / majority voting / imaging position recognition / / /  
文献情報 信学技報, vol. 114, no. 482, MI2014-84, pp. 143-146, 2015年3月.
資料番号 MI2014-84 
発行日 2015-02-23 (MI) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 MI  
開催期間 2015-03-02 - 2015-03-03 
開催地(和) 石垣島 ホテルミヤヒラ 
開催地(英) Hotel Miyahira 
テーマ(和) 多元計算解剖学の創成,医用画像工学の最先端,一般 
テーマ(英) Creation of multidisciplinary computational anatomy, Forefront of medical image engineering, General topics in medical imaging 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 MI 
会議コード 2015-03-MI 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 計算機による医用画像理解を目的とした深層学習によるCT画像の撮影部位認識 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Imaging position recognition of CT images using deep learning for computational medical image understanding. 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) CT画像 / CT image  
キーワード(2)(和/英) 医用画像理解 / medical image understanding  
キーワード(3)(和/英) 深層学習 / deep learning  
キーワード(4)(和/英) 多数決 / majority voting  
キーワード(5)(和/英) 部位認識 / imaging position recognition  
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) 野代 史康 / Fumiyasu Noshiro / ノシロ フミヤス
第1著者 所属(和/英) 広島市立大学 (略称: 広島市大)
Hirosihma City University (略称: Hiroshima City Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 青山 正人 / Masahito Aoyama / アオヤマ マサヒト
第2著者 所属(和/英) 広島市立大学 (略称: 広島市大)
Hirosihma City University (略称: Hiroshima City Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 増谷 佳孝 / Yoshitaka Masutani / マスタニ ヨシタカ
第3著者 所属(和/英) 広島市立大学 (略称: 広島市大)
Hirosihma City University (略称: Hiroshima City Univ.)
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講演者
発表日時 2015-03-02 16:12:00 
発表時間 12 
申込先研究会 MI 
資料番号 IEICE-MI2014-84 
巻番号(vol) IEICE-114 
号番号(no) no.482 
ページ範囲 pp.143-146 
ページ数 IEICE-4 
発行日 IEICE-MI-2015-02-23 


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