機械学習による内視鏡動画像リアルタイム診断支援システムのプロトタイピング

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2018-11-28
• タイトル: 機械学習による内視鏡動画像リアルタイム診断支援システムのプロトタイピング
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Prototyping of Real-time Computer-Aided Diagnosis System for Colorectal Endoscopic Movies and Images with Machine Learning
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: システム応用
• 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: 広島大学ナノデバイス・バイオ融合科学研究所
• 著者所属: 広島大学ナノデバイス・バイオ融合科学研究所／日本ケイデンス・デザイン・システムズ
• 著者所属: 広島大学ナノデバイス・バイオ融合科学研究所
• 著者所属: 広島大学ナノデバイス・バイオ融合科学研究所
• 著者所属: 広島大学ナノデバイス・バイオ融合科学研究所
• 著者所属: 広島大学工学研究院
• 著者所属: 広島大学工学研究院
• 著者所属: 広島大学工学研究院
• 著者所属: JR広島病院消化器内科
• 著者所属: JR広島病院消化器内科
• 著者所属: 広島大学大学院医歯薬総合研究科
• 著者所属: 日本ケイデンス・デザイン・システムズ
• 著者所属: 日本ケイデンス・デザイン・システムズ
• 著者所属: 日本ケイデンス・デザイン・システムズ
• 著者所属: 日本ケイデンス・デザイン・システムズ
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Research Institute for Nanodevice and Bio Systems, Hiroshima University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Research Institute for Nanodevice and Bio Systems, Hiroshima University / Cadence Design Systems, Japan
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Research Institute for Nanodevice and Bio Systems, Hiroshima University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Research Institute for Nanodevice and Bio Systems, Hiroshima University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Research Institute for Nanodevice and Bio Systems, Hiroshima University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Hiroshima University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Hiroshima University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Hiroshima University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Gastroenterology, Medical Corporation JR Hiroshima Hospital,
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Gastroenterology, Medical Corporation JR Hiroshima Hospital,
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Endoscopy and Medicine, Biomedical and Health Science, Hiroshima University,
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Cadence Design Systems,
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Cadence Design Systems,
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Cadence Design Systems,
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Cadence Design Systems,
• 著者名: 岡本, 拓巳; 小田川, 真之; 竹林, 光治郎; 長野, 幹央; 小出, 哲士; 玉木, 徹; Bisser, Raytchev; 金田, 和文; 吉田, 成人; 三重野, 寛; 田中, 信治; 菅原, 崇之; 戸石, 浩司; 辻, 雅之; 丹場, 展雄
• 著者名(英): Takumi, Okamoto; Masayuki, Odagawa; Koujirou, Takebayashi; Mikihisa, Nagano; Tetsushi, Koide; Toru, Tamaki; Bisser, Raytchev; Kazufumi, Kaneda; Shigeto, Yoshida; Hiroshi, Mineno; Shinji, Tanaka; Takayuki, Sugawara; Hiroshi, Toishi; Masayuki, Tsuji; Nobuo, Tamba
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本稿では大腸 Narrow Band Imaging (NBI) 拡大内視鏡がん診断支援システム実現のため，Convolutional Neural Network (CNN) 特徴量と Support Vector Machine (SVM) 分類による大腸 NBI 拡大内視鏡動画像リアルタイム診断支援システムのプロトタイピングについて述べる．内視鏡動画における識別に影響を与える諸現象として，非拡大 ・ 拡大モードの判別，内視鏡観察時における病変部位の奥行き方向の前後移動，内視鏡システムのアップデートによる新しい内視鏡システムへの識別性能の変化を挙げ，それぞれに対して SVM 学習及び動画を入力とした識別性能評価を行った．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this paper, we discuss prototyping of real-time computer-aided diagnosis (CAD) system for colorectal endoscopic movies and images. Our system is using Convolutional Neural Network (CNN) as a feature extraction and Support Vector Machine (SVM) as an identifier. We introduce and estimate several phenomenons when identifing endoscopic movies, non-magnify and magnify mode of endoscope examination, moving a lesion or endoscop along the depth, and different (old and new) endoscopic system by using SVM training and identify endoscopic movies.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11451459
• 書誌情報: 研究報告システムとLSIの設計技術（SLDM）; 巻 2018-SLDM-185, 号 3, p. 1-6, 発行日 2018-11-28
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8639
• 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