| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2016-08-01 |
| タイトル |
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タイトル |
DCNNとSVMを併用したGGO候補領域の多段階識別 |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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九州工業大学 |
| 著者所属 |
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九州工業大学 |
| 著者所属 |
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九州工業大学 |
| 著者所属 |
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産業医科大学 |
| 著者所属 |
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山口大学 |
| 著者名 |
平山, 一希
タン, ジュークイ
金, 亨燮
青木, 隆敏
木戸, 尚治
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
近年,読影医師の負担軽減および病変部検出の精度向上を目的としたコンピュータ支援診断 (CAD; Computer Aided Diagnosis) システムの開発が進められている.また,すりガラ状陰影 (GGO;Ground Glass Opacity) は CT 画像の読影において医師の未検出の可能性が懸念される陰影の一つである.本論文では,胸部 CT 画像からの GGO 候補領域の自動抽出法を提案する.主な処理の流れとしては,CT 画像から肺野領域を抽出した後,血管・気管支の除去を行う.続いて,濃度・勾配閾値処理により初期 GGO 候補領域を選定し,その領域に対して DCNN (Deep Convolutional Neural Network) を用いた識別を行う.その後,特徴量を算出し,ルールベース法による FP(False Positive) 削減をした後,SVM(Support Vector Machine) による最終識別を行う.提案法 LIDC (Lung Image Database Consortium) 上の 31 症例に適用した結果,識別性能として TP(True Positive):88.4[%], FP:48.8[/case] が得られた. |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10438399 |
| 書誌情報 |
研究報告オーディオビジュアル複合情報処理(AVM)
巻 2016-AVM-93,
号 5,
p. 1-4,
発行日 2016-08-01
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8582 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |