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講演抄録/キーワード
講演名 2020-09-03 14:55
畳み込みニューラルネットワークを用いたアルツハイマー病識別の高精度化
遠藤大樹伊藤康一青木孝文東北大MI2020-31
抄録 (和) アルツハイマー病 (Alzheimer's disease: AD) は,進行性の脳疾患であり,正常加齢と異なるパターンで脳形態を萎縮させる.
投薬治療により疾患の進行を遅らせることが可能であるため,早期診断を行う必要がある.
画像認識の分野では 畳み込みニューラルネットワーク (Convolutional Neural Network: CNN) を用いることで大幅に認識精度を向上させているように,医用画像処理の分野でも CNN を用いた診断支援に関する研究が行われている.
一方で,CNN の学習に利用できる医用画像の枚数が極端に少ないため,CNN の学習において過学習を生じる可能性がある.
本論文では,過学習を抑制するために,自己符号化器による事前学習を用いた AD 鑑別手法を提案する.
大規模データベースを用いた性能評価実験を通して,提案手法の有効性を示す. 
(英) Alzheimer's disease (AD) is a progressive brain disease that causes a different pattern of brain atrophy from normal aging.
Early identification of AD is crucial since the progression of the disease can be slowed down by medication.
In the field of image recognition, their accuracy have been significantly improved by using convolutional neural networks (CNNs).
Similarly, in the field of medical image processing, researches on the diagnostic support using CNN have been studied.
On the other hand, the number of medical images provided for CNN training is extremely small, which may cause over-fitting in training.
In this paper, we propose an AD identification method using pre-training with an autoencoder to suppress over-fitting.
Through experiments using a large-scale database, we demonstrate the effectiveness of our proposed method.
キーワード (和) コンピュータ支援診断 / 脳 MRI 画像 / アルツハイマー病 / convolutional neural network / / / /  
(英) computer aided diagnosis / brain MRI image / Alzheimer's disease / convolutional neural network / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 120, no. 156, MI2020-31, pp. 63-67, 2020年9月.
資料番号 MI2020-31 
発行日 2020-08-27 (MI) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
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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 MI2020-31

研究会情報
研究会 MI  
開催期間 2020-09-03 - 2020-09-03 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) 医用画像解析一般 
テーマ(英) Medical Image Analysis 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 MI 
会議コード 2020-09-MI 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 畳み込みニューラルネットワークを用いたアルツハイマー病識別の高精度化 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Performance Improvement of Alzheimer's Disease Classification Using Convolutional Neural Network 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) コンピュータ支援診断 / computer aided diagnosis  
キーワード(2)(和/英) 脳 MRI 画像 / brain MRI image  
キーワード(3)(和/英) アルツハイマー病 / Alzheimer's disease  
キーワード(4)(和/英) convolutional neural network / convolutional neural 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) 遠藤 大樹 / Daiki Endo / エンドウ ダイキ
第1著者 所属(和/英) 東北大学 (略称: 東北大)
Tohoku University (略称: Tohoku Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 伊藤 康一 / Koichi Ito / イトウ コウイチ
第2著者 所属(和/英) 東北大学 (略称: 東北大)
Tohoku University (略称: Tohoku Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 青木 孝文 / Takafumi Aoki / アオキ タカフミ
第3著者 所属(和/英) 東北大学 (略称: 東北大)
Tohoku University (略称: Tohoku Univ.)
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講演者
発表日時 2020-09-03 14:55:00 
発表時間 15 
申込先研究会 MI 
資料番号 IEICE-MI2020-31 
巻番号(vol) IEICE-120 
号番号(no) no.156 
ページ範囲 pp.63-67 
ページ数 IEICE-5 
発行日 IEICE-MI-2020-08-27 


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