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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2012-07-20 11:00 病変検出用画素識別処理における学習サンプル削減に関する初期検討 ○野村行弘・根本充貴・増谷佳孝・花岡昇平・三木聡一郎・吉川健啓・林 直人・大友 邦（東大）  MI2012-32 |
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| 抄録 | （和） | 病変自動検出の一つとして，対象領域の画素から得られる特徴量を用いて識別処理行い，病変領域の検出を行う画素識別処理がある．しかし，症例あたりの学習サンプル数，特に非病変サンプル数が膨大なため学習に時間を要する．このため，学習に使用する非病変サンプルの削減が重要となる．本報告では，病変検出用画素識別処理の学習における非病変サンプル削減と検出精度との関係について検討を行う．その結果，全症例・全サンプルを用いて学習を行うことが望ましいが，学習に時間を要する場合やサンプル数過多となる場合には，非病変サンプルを削減して学習を行うことは有効であることが示唆された． |
| （英） | In voxel-based classification for lesion detection, training of a classifier is time-consuming since the number of training voxels is huge. Moreover, the number of non-lesion voxels is extremely larger than that of lesion voxels. So, it is important to reduce the number of non-lesion voxels for training. In this short report, we investigated relation between undersampling non-lesion voxels in training of voxel based classifier and detection accuracy by using cerebral aneurysm detection in MR angiograms. In the experimental study, it is desirable to train the classifier using all cases/voxels, but undersampling non-lesion voxels have potential to effective when time required for training is time-consuming or the number of training sample is excessive. | |
| キーワード | （和） | CAD / 画素識別処理 / undersampling / / / / / |
| （英） | computer-assisted detection (CAD) / voxel-based classifier / undersampling / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 112, no. 142, MI2012-32, pp. 59-64, 2012年7月. | |
| 資料番号 | MI2012-32 | |
| 発行日 | 2012-07-12 (MI) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 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 | MI2012-32 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
| 開催期間 | 2012-07-19 - 2012-07-20 |
| 開催地（和） | 山形大学 |
| 開催地（英） | Yamagata Univ. |
| テーマ（和） | 「脳機能計測の新展開」および一般 |
| テーマ（英） | New paradigm of brain function measurement |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MI |
| 会議コード | 2012-07-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 病変検出用画素識別処理における学習サンプル削減に関する初期検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Preliminary study for undersampling non-lesion voxel in training of voxel-based classification for lesion detection |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | CAD / computer-assisted detection (CAD) |
| キーワード(2)（和/英） | 画素識別処理 / voxel-based classifier |
| キーワード(3)（和/英） | undersampling / undersampling |
| 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） | 野村 行弘 / Yukihiro Nomura / ノムラ ユキヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： The Univ. of Tokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 根本 充貴 / Mitsutaka Nemoto / ネモト ミツタカ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： The Univ. of Tokyo) |
| 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） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： The Univ. of Tokyo) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 花岡 昇平 / Shouhei Hanaoka / ハナオカ ショウヘイ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： The Univ. of Tokyo) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 三木 聡一郎 / Soichiro Miki / ミキ ソウイチロウ |
| 第5著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： The Univ. of Tokyo) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉川 健啓 / Takeharu Yoshikawa / ヨシカワ タケハル |
| 第6著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： The Univ. of Tokyo) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 林 直人 / Naoto Hayashi / ハヤシ ナオト |
| 第7著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： The Univ. of Tokyo) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大友 邦 / Kuni Ohtomo / |
| 第8著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： The Univ. of Tokyo) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2012-07-20 11:00:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2012-32 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | no.142 |
| ページ範囲 | pp.59-64 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2012-07-12 (MI) |
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