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講演抄録/キーワード
講演名 2020-01-30 13:25
[ショートペーパー]メラノーマ自動診断支援システムの開発における単一波長画像作成方法の検討
加藤日菜永岡 隆近畿大MI2019-106
抄録 (和) 我々はメラノーマの自動診断システムの開発に取り組んでいる.メラノーマはメラニンを産生する細胞であるメラノサイトががん化したものであり,色素分子の分布を詳細に観察することが重要である.本研究では,分光器などで光を波長ごとに分解して色情報を記録することができるhyperspectral imagerで得られたデータ,hyperspectral data (HSD)を対象とする.HSDから3枚の単一波長画像を抽出し,短波長から順にRGBに割り当てた画像を作成し,その画像を深層学習によってメラノーマか否か鑑別する.本論文では,単一波長画像の平均波長範囲を1 nmから10 nmまで変化させた際の診断性能の変化について報告する.また,データ加増による診断性能の変化についても報告する. 
(英)
キーワード (和) メラノーマ / ハイパースペクトラルイメージャ / 深層学習 / 転移学習 / データ加増 / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 399, MI2019-106, pp. 181-183, 2020年1月.
資料番号 MI2019-106 
発行日 2020-01-22 (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 MI2019-106

研究会情報
研究会 MI  
開催期間 2020-01-29 - 2020-01-30 
開催地(和) 沖縄県青年会館 
開催地(英) OKINAWAKEN SEINENKAIKAN 
テーマ(和) 医用画像工学一般 
テーマ(英) Medical Image Engineering, Analysis, Recognition, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 MI 
会議コード 2020-01-MI 
本文の言語 日本語(英語タイトルなし) 
タイトル(和) メラノーマ自動診断支援システムの開発における単一波長画像作成方法の検討 
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) メラノーマ /  
キーワード(2)(和/英) ハイパースペクトラルイメージャ /  
キーワード(3)(和/英) 深層学習 /  
キーワード(4)(和/英) 転移学習 /  
キーワード(5)(和/英) データ加増 /  
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) 加藤 日菜 / / カトウ カナ
第1著者 所属(和/英) 近畿大学 (略称: 近畿大)
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第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 永岡 隆 / / ナガオカ タカシ
第2著者 所属(和/英) 近畿大学 (略称: 近畿大)
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講演者
発表日時 2020-01-30 13:25:00 
発表時間 45 
申込先研究会 MI 
資料番号 IEICE-MI2019-106 
巻番号(vol) IEICE-119 
号番号(no) no.399 
ページ範囲 pp.181-183 
ページ数 IEICE-3 
発行日 IEICE-MI-2020-01-22 


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