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  1. 全国大会
  2. 80回
  3. 人工知能と認知科学

骨髄画像による白血病の症例分類

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/188639
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/188639
b4fa3081-587d-4697-9a41-ae12d993e000
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z80-2P-05.pdf IPSJ-Z80-2P-05.pdf (799.4 kB)
Copyright (c) 2018 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2018-03-13
タイトル
タイトル 骨髄画像による白血病の症例分類
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
横浜国大
著者所属
横浜国大
著者所属
自治医科大付属さいたま医療センター
著者名 米田, 裕哉

× 米田, 裕哉

米田, 裕哉

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長尾, 智晴

× 長尾, 智晴

長尾, 智晴

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神尾, 直

× 神尾, 直

神尾, 直

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 近年,医師の診断支援に関する研究が行われている.本論文では症例数が複数あり,診断が容易ではない白血病の症例分類を行う手法を提案する.手法の概要としては,多段の画像フィルタ列を,血球細胞に染色を施した骨髄画像に適用し,出力画像から特徴量を抽出する.それを繰り返し,一つの原画像から複数の特徴量を抽出する.多段フィルタ列は,画像処理フィルタの組み合わせをGenetic Programming(GP)で最適化し,木構造状に生成する手法Automatic Construction of Tree-structural Image Transformation(ACTIT)を利用する.適応度には出力画像から抽出した特徴量とそこまでに得た出力画像から求めた特徴量との距離を用いる.最終的に得られた複数の画像から求めた特徴量を用いてNeural Network(NN)を学習させ,多クラス分類により白血病の症例を分類する.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第80回全国大会講演論文集

巻 2018, 号 1, p. 253-254, 発行日 2018-03-13
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-20 01:59:38.062524
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