| 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 | 2021-03-04 16:20 画像特徴量抽出と特徴量合成に基づく医療画像データに対するVQA ○馬田英雄・青野雅樹（豊橋技科大）  PRMU2020-81 |
|
| 抄録 | （和） | 近年、コンピュータビジョンや自然言語処理の分野で深層学習の研究が著しく成長しており、様々な分野で人工知能の応用について期待が高まっている。それに伴いコンピュータビジョンと自然言語処理の双方の技術が要求される研究であるVisual QAを医療分野に応用したVQA-Medタスクに対する研究需要が高まっている。医療画像にはX線画像、MRI画像、CT画像などの多様なモダリティの画像が存在する。本研究ではQA問題を分類問題とみなし、多様な医療画像に対して効果的な特徴量を得るための手法と、画像と質問のマルチモーダルな関係を学習する際に用いる特徴量合成手法であるFeature Fusion Networksを提案する。VQA-Med2020データセットを用いて、システムの実験・評価を行った結果、新たな知見が得られたのでこれを報告する。 |
| （英） | In recent years, there has been a remarkable growth in research on deep learning in the fields of computer vision and natural language processing, and there are growing expectations about the application of artificial intelligence in various fields. As a result, there is a growing demand for research on the VQA-Med task, which is an application of Visual QA, a research that requires both computer vision and natural language processing techniques, to the medical field. Medical images include images from various modalities such as X-ray images, MRI images, and CT images. In this study, we consider QA problems as classification problems and propose a method for obtaining effective features for a variety of medical images and a feature synthesis method, Feature Fusion Networks, for learning multimodal relationships between images and questions. Using the VQA-Med2020 dataset, we experimented with and evaluated the system, and reported on the new findings. | |
| キーワード | （和） | 深層学習 / 画像質問応答 / 医療画像 / 特徴量抽出 / / / / |
| （英） | Deep Learning / Visual Question-Answering / Medical Image / Feature Extraction / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 409, PRMU2020-81, pp. 71-76, 2021年3月. | |
| 資料番号 | PRMU2020-81 | |
| 発行日 | 2021-02-25 (PRMU) | |
| ISSN | 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 | PRMU2020-81 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IPSJ-CVIM |
| 開催期間 | 2021-03-04 - 2021-03-05 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 特殊な環境下におけるCV・ パターン認識 |
| テーマ（英） | Computer Vision and Pattern Recognition for specific environment |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2021-03-PRMU-CVIM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 画像特徴量抽出と特徴量合成に基づく医療画像データに対するVQA |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | VQA for Medical Image Data based on Image Feature Extraction and Fusion |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(2)（和/英） | 画像質問応答 / Visual Question-Answering |
| キーワード(3)（和/英） | 医療画像 / Medical Image |
| キーワード(4)（和/英） | 特徴量抽出 / Feature Extraction |
| 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） | 馬田 英雄 / Hideo Umada / ウマダ ヒデオ |
| 第1著者 所属（和/英） | 豊橋技術科学大学 (略称： 豊橋技科大) Toyohashi University of Technology (略称： TUT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 青野 雅樹 / Masaki Aono / アオノ マサキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 豊橋技術科学大学 (略称： 豊橋技科大) Toyohashi University of Technology (略称： TUT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第3著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第4著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 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： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-03-04 16:20:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2020-81 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.409 |
| ページ範囲 | pp.71-76 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-02-25 (PRMU) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]