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  1. 研究報告
  2. オーディオビジュアル複合情報処理(AVM)
  3. 2016
  4. 2016-AVM-093

DCNNとSVMを併用したGGO候補領域の多段階識別

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/173116
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/173116
16f9d863-4032-4252-b0b8-b8daed655adf
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-AVM16093005.pdf IPSJ-AVM16093005.pdf (1.2 MB)
Copyright (c) 2016 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
AVM:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2016-08-01
タイトル
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
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
九州工業大学
著者所属
九州工業大学
著者所属
九州工業大学
著者所属
産業医科大学
著者所属
山口大学
著者名 平山, 一希

× 平山, 一希

平山, 一希

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タン, ジュークイ

× タン, ジュークイ

タン, ジュークイ

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金, 亨燮

× 金, 亨燮

金, 亨燮

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青木, 隆敏

× 青木, 隆敏

青木, 隆敏

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木戸, 尚治

× 木戸, 尚治

木戸, 尚治

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論文抄録
内容記述タイプ Other
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
収録物識別子タイプ NCID
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
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8582
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-20 07:27:37.841891
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