| 講演名 | 2023-01-17 視覚的に顕著な細胞の表現学習に基づく口腔細胞診 松尾 和季(長崎大), 見立 英史(長崎大), 酒井 智弥(長崎大), |
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| 抄録(和) | 本研究では，口腔がんを早期発見するスクリーニング検査のため，顕微鏡で撮影した細胞をクラス分類する．口腔がんは世界で最も多い悪性腫瘍のひとつであり比較的死亡率が高いため，がん患者の生存率を高めるためには早期発見及び早期診断が非常に重要である．簡便な早期発見方法として口腔細胞の自動クラス分類が求められている．自動クラス分類を実現するにあたり，深層学習モデルを用いるクラス分類が有力である．一般的な深層学習モデルによるクラス分類の場合細胞ではなく，背景に注視してクラス分類する傾向が見受けられる．画像の大部分は細胞以外の背景であり，細胞は偏在する．各画像内の細胞は顕著な性質を持っている．顕著な細胞の表現学習を実現することで，積極的に細胞の特徴を抽出することが可能になる．顕著な細胞の特徴を抽出する表現学習モデルを提案する．特徴を抽出したモデルを識別に適用し，口腔細胞の自動クラス分類を試みる． |
| 抄録(英) | We classify microscopically photographed cells for screening tests to find oral cancer in its early stages. Oral cancer is one of the most common malignancies and has a relatively high mortality rate. Early detection and diagnosis are very important to improve the survival rate.. Automatic classification of oral cells is required as a simple and early screening. Deep learning-based cell image classification tend to focus on the background rather than the cells because background is dominant. Cells are salient in images. We propose a representation learning that encourages a convolutional autoencoder to focus on salient cell regions. The trained encoder is applicable to automatic classification of oral cells. |
| キーワード(和) | 顕著性マップ / 畳み込みオートエンコーダ / 深層学習 |
| キーワード(英) | saliency map / convolutional autoencoder / deep learning |
| 資料番号 | MICT2022-44,MBE2022-44 |
| 発行日 | 2023-01-10 (MICT, MBE) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE / MICT / IEE-MBE |
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| 開催期間 | 2023/1/17(から1日開催) |
| 開催地（和） | 佐賀県教育会館第一会議室 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | MICT, ME, 一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 堀 潤一(新潟大) / 田中 宏和(広島市大) |
| 委員長氏名（英） | Junichi Hori(Niigata Univ.) / Hirokazu Tanaka(Hiroshima City Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 吉田 久(近畿大) / 杉本 千佳(横浜国大) / 安在 大祐(名工大) |
| 副委員長氏名（英） | Hisashi Yoshida(Kinki Univ.) / Chika Sugimoto(Yokohama National Univ.) / Daisuke Anzai(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 奥野 竜平(摂南大) / 辛島 彰洋(東北工大) / 高林 健人(岡山県立大) / 石田 開(純真学園大) |
| 幹事氏名（英） | Ryuhei Okuno(Setsunan Univ) / Akihiro Karashima(Tohoku Inst. of Tech.) / Kento Takabayashi(Okayama Pref. Univ.) / Kai Ishida(Junshin Gakuen Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 湯田 恵美(東北大) / 金子 美樹(阪大) / 伊藤 孝弘(広島市立大) / 中山 奈津紀(名大) / 西川 拓也(国立循環器病研究センター) |
| 幹事補佐氏名（英） | Emi Yuda(Tohoku Univ) / Miki Kaneko(Osaka Univ.) / Takahiro Ito(Hiroshima City Univ) / Natsuki Nakayama(Nagoya Univ.) / Takuya Nishikawa(National Cerebral and Cardiovascular Center Hospital) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on ME and Bio Cybernetics / Technical Committee on Healthcare and Medical Information Communication Technology / The Technical Committee on Medical and Biological Engineering |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 視覚的に顕著な細胞の表現学習に基づく口腔細胞診 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Oral Cytology Based on Representation Learning of Visually Salient Cells |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 顕著性マップ / saliency map |
| キーワード(2)（和/英） | 畳み込みオートエンコーダ / convolutional autoencoder |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 松尾 和季 / Kazuki Matsuo |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 長崎大学(略称：長崎大) Nagasaki University(略称：Nagasaki Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 見立 英史 / Eiji Mitate |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 長崎大学(略称：長崎大) Nagasaki University(略称：Nagasaki Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 酒井 智弥 / Tomoya Sakai |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 長崎大学(略称：長崎大) Nagasaki University(略称：Nagasaki Univ.) |
| 発表年月日 | 2023-01-17 |
| 資料番号 | MICT2022-44,MBE2022-44 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | MICT-334,MBE-335 |
| ページ範囲 | pp.7-12(MICT), pp.7-12(MBE), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-01-10 (MICT, MBE) |