| 講演名 | 2018-07-24 3種類の内視鏡画像からのCNN特徴量を用いたポリープの分類 村田 征隆(中部大), 岩堀 祐之(中部大), 宇佐美 裕康(中部大), 小笠原 尚高(愛知医科大), 春日井 邦夫(愛知医科大), |
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| 抄録(和) | 本稿では，内視鏡で撮影されたポリープの画像から良性か悪性かを判断することを目的とし，特徴抽出器としてConvolutional Neural Network 利用し，識別器としてSupport Vector Machine を用いた転移学習を行うことで，内視鏡環境で得られる3 種類の画像によるポリープ分類手法を提案する．まず，3 種類の内視鏡画像からそれぞれの特徴量を抽出するため，画像種類ごとに用意されたConvolutional Neural Network により特徴量を抽出する．次に，抽出した3 種類の特徴量を組み合わせた，7 種類のSupport Vector Machine を構築し，識別器による良性・悪性の分類を行う．最後に，各識別器により得られた分類結果から，最終的な分類結果を投票処理により判定する．実際に撮影された良性と悪性の内視鏡画像に対して，各組み合わせの識別器と投票処理の結果を正答率と精度評価により比較することで提案手法の有効性を確認した． |
| 抄録(英) | This paper proposes a polyp classification approach using three kinds of endoscope images. Transfer learning is applied from CNN which extracts features and SVM is used to classify the benign or malignant. Sevenkinds of CNNs and SVMs are used for the classification using the features extracted from the corresponding CNN according to the combination of three kinds of images. Voting processing is applied to judge the final classification result from each SVM classifier. It is confirmed that proposed approach has an advantage for the classification accuracy of polyp in comparison with the combination of endoscope images and its voting processing. |
| キーワード(和) | ポリープ分類 / 内視鏡画像 / 投票処理 / CNN / SVM |
| キーワード(英) | Polyp Classification / Endoscope Image / Voting Processing / CNN / SVM |
| 資料番号 | MI2018-27 |
| 発行日 | 2018-07-17 (MI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
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| 開催期間 | 2018/7/24(から1日開催) |
| 開催地（和） | アイーナ(岩手県盛岡市) |
| 開催地（英） | aiina (Morioka, Iwate) |
| テーマ（和） | 医用画像一般 |
| テーマ（英） | Medical Imaging, etc. |
| 委員長氏名（和） | 森 健策(名大) |
| 委員長氏名（英） | Kensaku Mori(Nagoya Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 河田 佳樹(徳島大) / 木村 裕一(近畿大) |
| 副委員長氏名（英） | Yoshiki Kawata(Tokushima Univ.) / Yuichi Kimura(Kinki Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 北坂 孝幸(愛知工大) / 本谷 秀堅(名工大) |
| 幹事氏名（英） | Takayuki Kitasaka(Aichi Inst. of Tech.) / Hidekata Hontani(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 原口 亮(兵庫県立大) / 平野 靖(山口大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Ryo Haraguchi(Univ. of Hyogo) / Yasushi Hirano(Yamaguchi Univ.) |
| 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） | 3種類の内視鏡画像からのCNN特徴量を用いたポリープの分類 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Polyp Classification Using CNN Features from Three Kinds of Endoscope Images |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ポリープ分類 / Polyp Classification |
| キーワード(2)（和/英） | 内視鏡画像 / Endoscope Image |
| キーワード(3)（和/英） | 投票処理 / Voting Processing |
| キーワード(4)（和/英） | CNN / CNN |
| キーワード(5)（和/英） | SVM / SVM |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 村田 征隆 / Yuji Iwahori |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 中部大学(略称：中部大) Chubu University(略称：Chubu Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 岩堀 祐之 / Yuji Iwahori |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 中部大学(略称：中部大) Chubu University(略称：Chubu Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 宇佐美 裕康 / Hiroyasu Usami |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 中部大学(略称：中部大) Chubu University(略称：Chubu Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 小笠原 尚高 / Naotaka Ogasawara |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 愛知医科大学(略称：愛知医科大) Aichi Medical University(略称：Aichi Med. Univ.) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 春日井 邦夫 / Kunio Kasugai |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 愛知医科大学(略称：愛知医科大) Aichi Medical University(略称：Aichi Med. Univ.) |
| 発表年月日 | 2018-07-24 |
| 資料番号 | MI2018-27 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | MI-150 |
| ページ範囲 | pp.25-32(MI), |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2018-07-17 (MI) |