講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-01-27 13:28
5-ALAによる蛍光画像と深層学習に基づく初期口腔がん診断に関する研究 ~ GANを用いた蛍光画像の自動生成とCNNを用いた自動的な進行度分類方法の検討 ~ ○藤元太郎(早大)・福沢栄治(早大/矢崎総業)・舘原誠晃・里村一人(鶴見大)・大谷 淳(早大) MI2021-76 |
抄録 |
(和) |
口腔がんの初期病変は専門医でも発見が難しい場合が多いため,潜在的な口腔がん患者を発見するためのスクリーニング手法の確立が望まれている. 本研究では,鶴見大学にて研究されている 5-ALAを用いた光線力学的診断(ALA PDD)によって得られた舌がん症例の蛍光画像から進行度の自動分類を行うことで,上記スクリーニング手法の実現を目指す.収集した画像セットが少ないため Differentiable Augmentationを利用した GANの学習を行うことでデータ拡張を行い,生成された画像を用いてCNNの学習を行ったところ,良好な分類性能が得られた.このことから,ALA PDDによる口腔がんスクリーニング手法実現の見通しが得られた. |
(英) |
A screening system for early-stage oral cancers should be established because detecting them is difficult even for specialists, and therefore they are often detected late. In this paper, we propose a method to automatically classify fluorescence images acquired by ALA-PDD (Photodynamic Diagnosis using 5-Aminolevulinic Acid) into three classes (normal, low-grade, high-grade). We augment small fluorescence image datasets by training GAN with Differentiable Augmentation, and then train CNN for the classification. As a result, we obtained good classification output, and this suggests that the combination of ALA-PDD and CNN classification is a promising method for oral cancer screening. |
キーワード |
(和) |
口腔がん / 5-ALA / 光線力学的診断 / CNN / GAN / / / |
(英) |
Oral Cancer / 5-ALA / Photodynamic Diagnosis / CNN / GAN / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 121, no. 347, MI2021-76, pp. 135-140, 2022年1月. |
資料番号 |
MI2021-76 |
発行日 |
2022-01-18 (MI) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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MI2021-76 |