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アイテム
3次元脳MRI画像の類似症例検索システムのための深層距離学習を用いた優れた低次元表現の獲得
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/196872
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/196872181bdebb-8c3f-4b0d-b853-b4be0e7823e9
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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Copyright (c) 2019 by the Information Processing Society of Japan
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Item type | National Convention(1) | |||||||||||||||||
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公開日 | 2019-02-28 | |||||||||||||||||
タイトル | ||||||||||||||||||
タイトル | 3次元脳MRI画像の類似症例検索システムのための深層距離学習を用いた優れた低次元表現の獲得 | |||||||||||||||||
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 | ||||||||||||||||||
法大 | ||||||||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||||||||
法大 | ||||||||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||||||||
法大 | ||||||||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||||||||
法大 | ||||||||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||||||||
法大 | ||||||||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||||||||
ジョンズホプキンス | ||||||||||||||||||
著者名 |
音賀, 優颯
× 音賀, 優颯
× 藤山, 慎吾
× 新井, 颯人
× 茶山, 祐亮
× 彌冨, 仁
× 大石, 健一
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論文抄録 | ||||||||||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||||||||||
内容記述 | 医療現場において類似症例検索システムは主に診断支援のため需要が高い。我々はこれまで3次元の脳MRI画像の類似症例検索実現を目的に、その前段として3D-CAE(convolutional autoencoder)を用いた次元削減技術を提案し、500万次元程度のデータを150次元まで圧縮することに成功した。しかし実システムに拡張する場合、低次元表現は、被験者の個体差に依存する画像特徴より、病気の特徴を重視する必要があり改善の余地が残されていた。本報告では、3D-CAEに距離学習の概念を導入することで、より優れた低次元表現の獲得と、それらを用いた症例のクラスタリング結果について報告する。 | |||||||||||||||||
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81回全国大会講演論文集 巻 2019, 号 1, p. 289-290, 発行日 2019-02-28 |
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出版者 | ||||||||||||||||||
言語 | ja | |||||||||||||||||
出版者 | 情報処理学会 |