ラベルのない領域情報を用いたSelf-trainingと大腸内視鏡NBI画像診断への応用(テーマセッション,医療における多次元大規模データ解析)
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概要
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本稿では,学習用画像を増やすために, Self-trainingをラベルの付けられていない領域に対して適用した認識手法を提案する.また,大腸NBI内視鏡画像の認識に応用した結果について報告する.画像認識において学習用データを増やすことは認識性能を高めるための重要な課題である.しかし,医用画像認識のための学習サンプルを得るためには,医師の専門的な知識が必要になるため,大量のデータベースを作るのは困難である.従来の医用画像認識の多くは,元画像から切り出された領域にラベルを付け,学習サンプルとして用いている.そこで提案手法では,まずラベル付き領域の周辺領域をランダムに切り出し,大量のラベルなしサンプルを生成する.次に,ラベルなしサンプルに仮のラベルを与えて学習サンプルに追加する.仮のラベルの与え方として,推定確率を用いる手法,推定確率と推定ラベルを用いる手法,類似度を用いる手法の3つ実験を行う.その結果,ラベル付きサンプルだけを用いる手法と比べて統計的に優位な差を持って認識率を向上させることが出来たことを示す.
- 2012-05-10
著者
-
吉田 成人
広島消化管超音波研究会
-
吉田 成人
広島大学病院 光学医療診療部
-
RAYTCHEV Bisser
広島大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
蔭地 啓市
広島大学大学院分子病態制御内科学
-
栗田 多喜夫
筑波大学
-
栗田 多喜夫
産業技術総合研究所脳神経情報研究部門
-
栗田 多喜夫
電子技術総合研究所
-
玉木 徹
広島大学 大学院 工学研究科
-
玉木 徹
新潟大学
-
栗田 多喜夫
広島大学大学院工学研究院
-
金田 和文
広島大学大学院
-
栗田 多喜夫
産業技術総合研究所脳神経情報研究部門|筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
竹田 孝碑史
広島大学大学院工学研究科
-
竹村 嘉人
広島大学大学院医歯薬総合研究科
-
Tamaki Toru
Faculty Of Engineering Niigata University
-
田中 信治
広島大学大学院医歯薬学総合研究科
-
田中 信治
広島大学大学院医歯薬総合研究科
-
吉田 成人
広島大学大学院 医歯薬総合研究科 内視鏡医学
-
Kurita Takio
Systems And Information Engineering University Of Tsukuba
-
Kurita Takio
Electrotechnical Laboratory
-
玉木 徹
広島大学大学院工学研究院情報部門
-
栗田 多喜夫
広島大学大学院工学研究科
-
宮木 理恵
広島大学大学院医歯薬総合研究科
-
田中 信治
広島大学大学院 医歯薬総合研究科
-
玉木 徹
広島大学大学院 工学研究科
-
RAYTCHEV Bisser
広島大学大学院 工学研究科
-
吉田 成人
広島大学大学院 医歯薬総合研究科
-
吉田 成人
広島大学内視鏡診療科
-
栗田 多喜夫
広島大学大学院
-
栗田 多喜夫
広島大学大学院工学研究院情報部門
-
栗田 多喜夫
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
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