| 講演名 | 2020-01-30 Detection and Classification of Cervical Intraepithelial Lesions using Deep Learning マナロ マーガレット(阪大), 青木 工太(阪大), 上田 豊(阪大), 伊東 優(阪大), 八木 康史(阪大), |
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| 抄録(和) | |
| 抄録(英) | Cervical cancer remains to have high occurrence and mortality rates in less developed regions due to the lack of diagnostic resources for early detection and cure. Colposcopy, which is considered to be the least invasive screening procedure, would still require the examination of a medical professional. This research focuses on the potential use of deep learning for detecting intraepithelial lesions and cancer from colposcopy images. The goal is to localize and classify these areas, as different stages of the disease correspond to varying rates of progression into cancer as well as appropriate medical treatment. A total of 672 colposcopy images were collected and annotated by a medical staff, with classes ranging from cervical intraepithelial neoplasia (CIN) to cancer. A fully convolutional network (FCN) was used to detect the concerned areas as objects by accessing each image as a whole, utilizing the additional context of epithelial location and color contrast from acetowhite lesions relative to the surrounding tissue. Object detection was performed at three scales for lesions of varying sizes, and logistic regression with a classification threshold was used to label the detections. |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | colposcopycervical cancerYOLOobject detectiondeep learning |
| 資料番号 | MI2019-121 |
| 発行日 | 2020-01-22 (MI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
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| 開催期間 | 2020/1/29(から2日開催) |
| 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. |
| 委員長氏名（和） | 河田 佳樹(徳島大) |
| 委員長氏名（英） | Yoshiki Kawata(Tokushima Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 北坂 孝幸(愛知工大) / 本谷 秀堅(名工大) |
| 副委員長氏名（英） | Takayuki Kitasaka(Aichi Inst. of Tech.) / Hidekata Hontani(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 平野 靖(山口大) / 原口 亮(兵庫県立大) |
| 幹事氏名（英） | Yasushi Hirano(Yamaguchi Univ.) / Ryo Haraguchi(Univ. of Hyogo) |
| 幹事補佐氏名（和） | 滝沢 穂高(筑波大) / 大竹 義人(奈良先端大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Hotaka Takizawa(Tsukuba Univ.) / Yoshito Otake(NAIST) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Medical Imaging |
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| 本文の言語 | ENG |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Detection and Classification of Cervical Intraepithelial Lesions using Deep Learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | / colposcopycervical cancerYOLOobject detectiondeep learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | マナロ マーガレット / Margaret Manalo |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 大阪大学(略称：阪大) Osaka University(略称：Osaka Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 青木 工太 / Kota Aoki |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 大阪大学(略称：阪大) Osaka University(略称：Osaka Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 上田 豊 / Yutaka Ueda |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 大阪大学(略称：阪大) Osaka University(略称：Osaka Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 伊東 優 / Yu Ito |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 大阪大学(略称：阪大) Osaka University(略称：Osaka Univ.) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 八木 康史 / Yasushi Yagi |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 大阪大学(略称：阪大) Osaka University(略称：Osaka Univ.) |
| 発表年月日 | 2020-01-30 |
| 資料番号 | MI2019-121 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | MI-399 |
| ページ範囲 | pp.237-242(MI), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-01-22 (MI) |