お知らせ 2023年度・2024年度 学生員 会費割引キャンペーン実施中です
お知らせ 技術研究報告と和文論文誌Cの同時投稿施策(掲載料1割引き)について
お知らせ 電子情報通信学会における研究会開催について
お知らせ NEW 参加費の返金について
電子情報通信学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
[ログイン]
技報アーカイブ
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2018-02-16 10:45
胃X線画像を用いた胃炎識別における敵対的生成ネットワークの利用に関する検討
藤後 廉石原賢太小川貴弘長谷山美紀北大
抄録 (和) 本文では,胃X線画像を用いた胃炎識別における敵対的生成ネットワークの利用について検討する.近年の画像認識分野では,敵対的生成ネットワークを用いた画像生成に関する研究が盛んに行われている.教師有り学習において学習データの確保が困難である場合,生成画像を学習データとして用いることの有用性が報告されている.一方,医用画像解析分野では医療施設毎に撮像機器や撮像方法が異なり医用画像の質に差が生じることから,大規模な学習データの確保は困難である.しかしながら,医用画像分野において,生成画像を用いた学習データの充足に関する検討は未だ行われていない.そこで本文では,敵対的生成ネットワークを用いて胃炎画像を生成し,胃炎識別に向けた有用性について検証する. 
(英) This paper presents potential of gastritis images generated by generative adversarial networks (GANs) for gastritis classification. GANs are popular methods that produce novel samples from high-dimensional data distribution, such as images or sounds. It has been reported that GANs-generated images are useful for improving classification tasks. Since collecting medical image data is difficult compared to natural images, it would be helpful if we can use GANs-generated medical images. Hence, we generate gastritis and non-gastritis images via adversarial learning and use generated images for supervised recognition tasks for evaluating their effectiveness of the gastritis classification.
キーワード (和) 胃がん / 胃炎 / 深層学習 / 敵対的生成ネットワーク / / / /  
(英) Gastric cancer / Gastritis / Deep learning / Generative adversarial network / / / /  
文献情報 信学技報
資料番号  
発行日  
ISSN  
PDFダウンロード

研究会情報
研究会 ITS IE ITE-MMS ITE-HI ITE-ME ITE-AIT  
開催期間 2018-02-15 - 2018-02-16 
開催地(和) 北海道大学 
開催地(英) Hokkaido Univ. 
テーマ(和) 画像処理および一般 
テーマ(英) Image Processing, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 ITE-ME 
会議コード 2018-02-ITS-IE-MMS-HI-ME-AIT 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 胃X線画像を用いた胃炎識別における敵対的生成ネットワークの利用に関する検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A Note on Use of Generative Adversarial Networks for Gastritis Classification from Gastric X-ray Images 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 胃がん / Gastric cancer  
キーワード(2)(和/英) 胃炎 / Gastritis  
キーワード(3)(和/英) 深層学習 / Deep learning  
キーワード(4)(和/英) 敵対的生成ネットワーク / Generative adversarial network  
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) 藤後 廉 / Ren Togo / トウゴ レン
第1著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 石原 賢太 / Kenta Ishihara / イシハラ ケンタ
第2著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 小川 貴弘 / Takahiro Ogawa / オガワ タカヒロ
第3著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 長谷山 美紀 / Miki Haseyama / ハセヤマ ミキ
第4著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第5著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第6著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第16著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第17著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第18著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第19著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第20著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者 第1著者 
発表日時 2018-02-16 10:45:00 
発表時間 15分 
申込先研究会 ITE-ME 
資料番号  
巻番号(vol) vol.117 
号番号(no)  
ページ範囲  
ページ数  
発行日  


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[電子情報通信学会ホームページ]


IEICE / 電子情報通信学会