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講演抄録/キーワード
講演名 2018-11-06 17:40
[ショートペーパー]CNNを用いた尿中有形成分の分類の初期検討
淺倉健太越村三幸藤田 博九大MICT2018-56 MI2018-56
抄録 (和) 尿沈渣検査では, 尿中成分である赤血球, 白血球, 上皮細胞, 細菌などを正確に分類・計測する必要がある. 本研究では, 尿中の各有形成分の顕微鏡画像の分類を行うことを目的とする. 機械学習法の一つである畳み込みニューラルネットワークを用い, 100検体の顕微鏡画像から切り出した有形成分約1万枚の顕微鏡画像を分類したところ, 正答率 97.26%のモデルを得た. 
(英)
キーワード (和) 細胞数カウント / 尿沈渣 / 顕微鏡画像 / 深層学習 / Fully Convolutional Networks / LeNet / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 286, MI2018-56, pp. 77-78, 2018年11月.
資料番号 MI2018-56 
発行日 2018-10-30 (MICT, 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 MICT2018-56 MI2018-56

研究会情報
研究会 MICT MI  
開催期間 2018-11-06 - 2018-11-06 
開催地(和) 兵庫県立大学 神戸情報科学キャンパス 
開催地(英) University of Hyogo 
テーマ(和) ヘルスケア・医療情報通信技術,医用画像,一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 MI 
会議コード 2018-11-MICT-MI 
本文の言語 日本語(英語タイトルなし) 
タイトル(和) CNNを用いた尿中有形成分の分類の初期検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英)  
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 細胞数カウント /  
キーワード(2)(和/英) 尿沈渣 /  
キーワード(3)(和/英) 顕微鏡画像 /  
キーワード(4)(和/英) 深層学習 /  
キーワード(5)(和/英) Fully Convolutional Networks /  
キーワード(6)(和/英) LeNet /  
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) 淺倉 健太 / / アサクラ ケンタ
第1著者 所属(和/英) 九州大学 (略称: 九大)
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第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 越村 三幸 / / コシムラ ミユキ
第2著者 所属(和/英) 九州大学 (略称: 九大)
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第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 藤田 博 / / フジタ ヒロシ
第3著者 所属(和/英) 九州大学 (略称: 九大)
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講演者
発表日時 2018-11-06 17:40:00 
発表時間 20 
申込先研究会 MI 
資料番号 IEICE-MICT2018-56,IEICE-MI2018-56 
巻番号(vol) IEICE-118 
号番号(no) no.285(MICT), no.286(MI) 
ページ範囲 pp.77-78 
ページ数 IEICE-2 
発行日 IEICE-MICT-2018-10-30,IEICE-MI-2018-10-30 


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