| 講演名 | 2020-09-03 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(東北大), 伊藤 康一(東北大), 青木 孝文(東北大), |
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| 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． |
| 抄録(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 |
| キーワード(英) | computer aided diagnosis / brain MRI image / Alzheimer's disease / convolutional neural network |
| 資料番号 | MI2020-31 |
| 発行日 | 2020-08-27 (MI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
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| 開催期間 | 2020/9/3(から1日開催) |
| 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 |
| 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 | JPN |
| 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（和） | |
| 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 遠藤 大樹 / Daiki Endo |
| 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） | 伊藤 康一 / Koichi Ito |
| 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） | 青木 孝文 / Takafumi Aoki |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東北大学(略称：東北大) Tohoku University(略称：Tohoku Univ.) |
| 発表年月日 | 2020-09-03 |
| 資料番号 | MI2020-31 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | MI-156 |
| ページ範囲 | pp.63-67(MI), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2020-08-27 (MI) |