WEKO3
アイテム
U-netを用いた異常検知による肺炎の検知
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/210791
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/210791dc8433e8-e88a-42da-aea5-a6652358e36e
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-DICOMO2020078.pdf (3.3 MB)
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Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | Symposium(1) | |||||||||||
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| 公開日 | 2020-06-17 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | U-netを用いた異常検知による肺炎の検知 | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | 行動認識 | |||||||||||
| 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 | ||||||||||||
| 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 | ||||||||||||
| 著者名 |
長村, 徹
× 長村, 徹
× 徳永, 旭将
× 大北, 剛
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 本研究では U-net を利用した異常検出によって，胸部レントゲン画像から肺炎の検出を行う手法を検討する．U-net を利用した異常検出では，学習していない画像が入力された場合に，入出力画像の差異が大きくなることを利用して，異常画像を検出する．肺炎を検出するために考えらえるのは，正常画像と肺炎画像の 2 クラス分類だが，本研究ではさらに踏み込んで,肺炎画像内に含まれる陰影という肺炎の特徴を取り出すことを目的とする．この陰影を U-net で検出するための工夫として，元画像から小領域を取り出したパッチを用いて，U-net を訓練・テストする．訓練時には正常画像の肺内部のパッチの復元だけを学習した U-net 作成し，テスト時には肺炎画像のパッチを入力する．小領域を切り出したことでパッチに含まれる情報は限定され，その情報の違いによりテスト時には U-net の入出力画像の差異に違いが生まれる．この違いを利用して，肺炎画像のどこに正常画像にはない陰影という異常が現れるのかを検知する． | |||||||||||
| 書誌情報 |
マルチメディア，分散協調とモバイルシンポジウム2097論文集 巻 2020, p. 526-533, 発行日 2020-06-17 |
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| 出版者 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||
