CNNを用いた皮膚病の画像分類手法の検討～皮膚病に対する自動診断システムの構築に向けて～

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2019-05-23
• タイトル: CNNを用いた皮膚病の画像分類手法の検討～皮膚病に対する自動診断システムの構築に向けて～
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 卒論スポットライトセッション
• 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: 大阪府立大学大学院工学研究科
• 著者所属: German Research Center for Artificial Intelligence GmbH (DFKI)／Technische Universitaet Kaiserslautern
• 著者所属: 大阪府立大学大学院工学研究科
• 著者所属: 大阪府立大学大学院工学研究科
• 著者所属: 大阪府立大学大学院工学研究科
• 著者所属: German Research Center for Artificial Intelligence GmbH (DFKI)／Technische Universitaet Kaiserslautern
• 著者所属: German Research Center for Artificial Intelligence GmbH (DFKI)
• 著者名: 牟田, 薫; Muhammad, Naseer Bajwa; 内海, ゆづ子; 岩村, 雅一; 黄瀬, 浩一; Andreas, Dengel; Sheraz, Ahmed
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，皮膚病は世界で最も一般的な病気の一つとなっており患者の数は増加傾向にある．しかし，皮膚科医の数は非常に少なく，患者の増加に対応できない問題がある．そこで本稿では，皮膚病および皮膚科医らの現状を踏まえ，診断時間を削減するための皮膚病の自動診断システムの構築を最終的な目的とし，その一環として CNN を用いた皮膚病の画像分類を行った．実験の結果，23 種類の皮膚病に対して 79.9% の認識率を達成した．今後，システムの構築に向けて，診断できる皮膚病の種類を増やすこと，認識精度をさらに向上させることが課題である．
• 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: AA11131797
• 書誌情報: 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）; 巻 2019-CVIM-217, 号 18, p. 1-2, 発行日 2019-05-23
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8701
• 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