| 講演名 | 2022-01-12 東洋医学の舌診における画像認識ネットワークの分類精度の比較 安 振宇(山口大), 中村 駿介(山口大), 呉 靱(山口短大), 中田 充(山口大), 葛 崎偉(山口大), |
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| 抄録(和) | 本研究は，東洋医学の舌診に基づいて臓腑の健康状態を自動診断する支援システムの開発を目的とする．舌の各部位である舌尖部，舌中部，舌辺部，舌根部は各臓腑と深く関わっている．これまでは，Mask R-CNNを用いて舌の自動認識およびそれに基づいた臓腑の健康状態判定の方法を提案してきた．本論文では，臓腑の健康状態を判定する精度を高めるために，ResNet50，ResNet101およびLeNetといった複数の画像認識ネットワークを用いて，舌の各部位に対する画像分類の効果を調べ，これらのネットワークによる臓腑の健康状態判定の精度比較やMask R-CNNの結果との比較を行い，舌診における各ネットワークの有用性を評価する． |
| 抄録(英) | The purpose of this paper is to develop a support system that automatically diagnosesthe health status of viscera through tongue diagnosis based on Traditional Chinese Medicine. Every part of the tongue, including the tip, middle, side and root of the tongue, is closely related to the corresponding viscera. We have proposed the method to automatically recognize the tongue using Mask R-CNN and judge the health status of the related viscera based on this. In this paper, in order to improve the accuracy of judging the health status of viscera, we examine the accuracy of the image classification of each part of tongue by several kinds of image recognition networks such as ResNet50, ResNet101 and LeNet, compare the judgment results of these networks and Mask R-CNN on health status of viscera, and evaluate the usefulness of each network in tongue diagnosis. |
| キーワード(和) | 東洋医学 / 舌診 / 人工知能 / 画像認識 / 画像分類 |
| キーワード(英) | Traditional Chinese Medicine / tongue examination / artificial intelligence / image recognition / image classification |
| 資料番号 | MSS2021-50,SS2021-37 |
| 発行日 | 2022-01-04 (MSS, SS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SS / MSS |
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| 開催期間 | 2022/1/11(から2日開催) |
| 開催地（和） | 長崎県建設総合会館 |
| 開催地（英） | Nagasakiken-Kensetsu-Sogo-Kaikan Bldg. |
| テーマ（和） | システム数理と応用，ソフトウェアサイエンスおよび一般 |
| テーマ（英） | Mathematical Systems Science and its Applications, Software Science, etc. |
| 委員長氏名（和） | 小林 隆志(東工大) / 尾崎 敦夫(阪工大) |
| 委員長氏名（英） | Takashi Kobayashi(Tokyo Inst. of Tech.) / Atsuo Ozaki(Osaka Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 岡野 浩三(信州大) / 山口 真悟(山口大) |
| 副委員長氏名（英） | Kozo Okano(Shinshu Univ.) / Shingo Yamaguchi(Yamaguchi Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 島 和之(広島市大) / 林 晋平(東工大) / 小林 孝一(北大) / 劉 健全(NEC) |
| 幹事氏名（英） | Kazuyuki Shima(Hiroshima City Univ.) / Shinpei Hayashi(Tokyo Inst. of Tech.) / Koichi Kobayashi(Hokkaido Univ.) / Jianquan Liui(NEC) |
| 幹事補佐氏名（和） | 小形 真平(信州大) / 白井 匡人(島根大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Shinpei Ogata(Shinshu Univ.) / Masato Shirai(Shimane Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Software Science / Technical Committee on Mathematical Systems Science and its Applications |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 東洋医学の舌診における画像認識ネットワークの分類精度の比較 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Comparison of Classification Accuracy of Image Recognition Network for Tongues Diagnosis in Traditional Chinese Medicine |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 東洋医学 / Traditional Chinese Medicine |
| キーワード(2)（和/英） | 舌診 / tongue examination |
| キーワード(3)（和/英） | 人工知能 / artificial intelligence |
| キーワード(4)（和/英） | 画像認識 / image recognition |
| キーワード(5)（和/英） | 画像分類 / image classification |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 安 振宇 / Zhenyu An |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 山口大学(略称：山口大) Yamaguchi University(略称：Yamaguchi Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 中村 駿介 / Shunsuke Nakamura |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 山口大学(略称：山口大) Yamaguchi University(略称：Yamaguchi Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 呉 靱 / Ren Wu |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 山口短期大学(略称：山口短大) Yamaguchi Junior College(略称：Yamaguchi Junior College) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 中田 充 / Mitsuru Nakata |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 山口大学(略称：山口大) Yamaguchi University(略称：Yamaguchi Univ.) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 葛 崎偉 / Qi-Wei Ge |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 山口大学(略称：山口大) Yamaguchi University(略称：Yamaguchi Univ.) |
| 発表年月日 | 2022-01-12 |
| 資料番号 | MSS2021-50,SS2021-37 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | MSS-317,SS-318 |
| ページ範囲 | pp.106-111(MSS), pp.106-111(SS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-01-04 (MSS, SS) |