| 講演名 | 2021-12-17 ［ショートペーパー］子宮頸癌病理画像のセグメンテーション 荒木 健吾(九大), 倉田 麻理代(京大), 寺田 和弘(京大), 吉澤 明彦(京大), 備瀬 竜馬(九大), |
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| 抄録(和) | 癌の精密検査に，癌の疑われる組織を顕微鏡で観察する病理診断が行われる．近年，高信頼な診断を行うための支援システムとして，深層学習を用いた病理画像セグメンテーション手法が提案されている．子宮頸癌の病理画像は，プライバシーの問題やアノテーションコストの高さから，学習データとして収集することが難しい．しかし，病院施設により撮影機器や条件が様々であるために，画像特徴が異なるというドメインシフトが生じる．これにより，学習に使用していない施設の画像において分類性能が低下する．この問題に対処すべく，ラベルなし画像から学習に効果的なものを自動選出，アノテーションした後に再学習を行うActive Learning手法を適用した．本稿では，運用対象施設における全データの特徴分布を最大限に反映した画像を選出して，ラベル付与の対象とする手法を提案し，その有効性を示す． |
| 抄録(英) | |
| キーワード(和) | ドメイン適応 / Active Learning / 病理画像 / セグメンテーション / 深層学習 |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | PRMU2021-55 |
| 発行日 | 2021-12-09 (PRMU) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2021/12/16(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 時系列・因果推論・異常検知 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 内田 誠一(九大) |
| 委員長氏名（英） | Seiichi Uchida(Kyushu Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 岩村 雅一(阪府大) / 安倍 満(デンソーアイティーラボラトリ) |
| 副委員長氏名（英） | Masakazu Iwamura(Osaka Pref. Univ.) / Mitsuru Anpai(Denso IT Lab.) |
| 幹事氏名（和） | 柴田 剛志(NTT) / 西山 正志(鳥取大) |
| 幹事氏名（英） | Takashi Shibata(NTT) / Masashi Nishiyama(Tottori Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 山口 光太(サイバーエージェント) / 松井 勇佑(東大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kouta Yamaguchi(CyberAgent) / Yusuke Matsui(Univ. of Tokyo) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［ショートペーパー］子宮頸癌病理画像のセグメンテーション |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Short Paper] Segmentation of Cervical Cancer Pathological Image |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ドメイン適応 |
| キーワード(2)（和/英） | Active Learning |
| キーワード(3)（和/英） | 病理画像 |
| キーワード(4)（和/英） | セグメンテーション |
| キーワード(5)（和/英） | 深層学習 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 荒木 健吾 / Kengo Araki |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 九州大学(略称：九大) Kyushu University(略称：Kyushu Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 倉田 麻理代 / Mariyo Rokutan-Kurata |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 京都大学(略称：京大) Kyoto University(略称：Kyoto Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 寺田 和弘 / Kazuhiro Terada |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 京都大学(略称：京大) Kyoto University(略称：Kyoto Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 吉澤 明彦 / Akihiko Yoshizawa |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 京都大学(略称：京大) Kyoto University(略称：Kyoto Univ.) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 備瀬 竜馬 / Ryoma Bise |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 九州大学(略称：九大) Kyushu University(略称：Kyushu Univ.) |
| 発表年月日 | 2021-12-17 |
| 資料番号 | PRMU2021-55 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | PRMU-304 |
| ページ範囲 | pp.170-175(PRMU), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-12-09 (PRMU) |