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講演抄録/キーワード
講演名 2018-03-19 15:25
超拡大内視鏡画像における腫瘍性ポリープ分類に向けたグラスマン距離に基づく特徴選択法
伊東隼人名大)・森 悠一三澤将史昭和大)・小田昌宏名大)・工藤進英昭和大)・森 健策名大
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抄録 (和) 超拡大内視鏡による超倍率での拡大観察は大腸内視鏡検査にける低侵襲かつリアルタイムな病理診断を実現しうる。しかし高度な知識と経験がなければ病理診断は困難であり、誤診断防止を目的とした超拡大大腸内視鏡画像から腫瘍性病変を分類するコンピュータ支援診断(CAD) システムが求められている。このCAD システムの構築に向けてテクスチャ特徴量を用いた画像分類法が提案されている。テクスチャ特徴量のうち分類に寄与しない特徴は誤分類を招きうる。そこで本稿は2 カテゴリ間の多様体上の距離を最大化することによって分類に寄与する特徴のみを選択する方法を提案する。実験にて約19,000 枚の超拡大大腸内視鏡画像における腫瘍性病変の分類精度を評価を行い、提案法による2.4%の分類精度向上を確認した 
(英) An endocytoscope provides ultramagnified observation that enable physicians to achieve minimally invasive and real-time diagnosis in colonoscopy. However, much pathological knowledge and clinical experiences are required for this diagnosis. The computer-aided diagnosis (CAD) system that decreases overlooking of neoplastic polyps in endocytoscopy is required. Texture-feature-based classification between neoplastic and non-neoplastic images of polyps has been proposed towards the construction of the CAD system. Extracted texture feature includes worthless elements that do not contribute to classification. This worthless elements can lead classification errors. We propose feature-selection method that selects discriminative feature for two-categories classification by omitting worthless feature of texture features. We experimentally evaluated the proposed method by comparing the classification accuracy between before and after feature selection with about 19,000 endocytoscopic images. The experimental results show that our proposed method gives 2.4% higher accuracy than original texture feature.
キーワード (和) 超拡大内視鏡 / 自動病理診断 / 特徴選択 / テクスチャ特徴量 / 多様体学習 / / /  
(英) endocytoscopy / automated pathological diagnosis / feature selection / texture feature / manifold learning / / /  
文献情報 信学技報, vol. 117, no. 518, MI2017-81, pp. 51-56, 2018年3月.
資料番号 MI2017-81 
発行日 2018-03-12 (MI) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 SIP EA SP MI  
開催期間 2018-03-19 - 2018-03-20 
開催地(和) 石垣島 ホテルミヤヒラ 
開催地(英)  
テーマ(和) 音声,応用/電気音響,信号処理,一般 [SIP,EA,SP]/ 医用画像工学一般 [MI] 
テーマ(英) Speech, Engineering/Electro Acoustics, Signal Processing, and Related Topics [SIP, EA, SP]/ Medical Image Engineering, Analysis, Recognition, etc. [MI] 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 MI 
会議コード 2018-03-SIP-EA-SP-MI 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 超拡大内視鏡画像における腫瘍性ポリープ分類に向けたグラスマン距離に基づく特徴選択法 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Feature-selection method based on Grassmann distance for the classification of neoplastic polyps on endocytoscopic images 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 超拡大内視鏡 / endocytoscopy  
キーワード(2)(和/英) 自動病理診断 / automated pathological diagnosis  
キーワード(3)(和/英) 特徴選択 / feature selection  
キーワード(4)(和/英) テクスチャ特徴量 / texture feature  
キーワード(5)(和/英) 多様体学習 / manifold 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) 伊東 隼人 / Hayato Itoh / イトウ ハヤト
第1著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 森 悠一 / Yuichi Mori / モリ ユウイチ
第2著者 所属(和/英) 昭和大学横浜市北部病院 (略称: 昭和大)
Showa University Northern Yokohama Hospital (略称: Showa Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 三澤 将史 / Masashi Misawa / ミサワ マサシ
第3著者 所属(和/英) 昭和大学横浜市北部病院 (略称: 昭和大)
Showa University Northern Yokohama Hospital (略称: Showa Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 小田 昌宏 / Masahiro Oda / オダ マサヒロ
第4著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 工藤 進英 / Shin-ei Kudo / クドウ シンエイ
第5著者 所属(和/英) 昭和大学横浜市北部病院 (略称: 昭和大)
Showa University Northern Yokohama Hospital (略称: Showa Univ.)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 森 健策 / Kensaku Mori / モリ ケンサク
第6著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
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講演者
発表日時 2018-03-19 15:25:00 
発表時間 15 
申込先研究会 MI 
資料番号 IEICE-MI2017-81 
巻番号(vol) IEICE-117 
号番号(no) no.518 
ページ範囲 pp.51-56 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-MI-2018-03-12 


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