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アイテム
畳み込みニューラルネットワークによる複数倍率画像間の対応を考慮した特徴抽出と病理組織分類
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/221062
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/221062534f38fc-8921-4d59-8cb5-3ba840558b65
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z84-6U-04.pdf (397.2 kB)
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Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||||||||
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| 公開日 | 2022-02-17 | |||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||
| タイトル | 畳み込みニューラルネットワークによる複数倍率画像間の対応を考慮した特徴抽出と病理組織分類 | |||||||||||||||
| 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 | ||||||||||||||||
| 筑波大 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 産総研 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 産総研 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 産総研 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 産総研 | ||||||||||||||||
| 著者名 |
吉田, 岳
× 吉田, 岳
× 上原, 和樹
× 坂無, 英徳
× 野里, 博和
× 村川, 正宏
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| 論文抄録 | ||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||||
| 内容記述 | 病理診断において採取した組織標本をデジタル化したWhole Slide Image（WSI）が普及している．WSIは標本を複数の倍率でスキャンした非常に高い解像度を持つ画像であり，一般的に細かい領域に分割したパッチ画像を用いる．問題点として，パッチ画像は解像度間の位置情報を持たない．本研究では，解像度間の関連性に着目する．同じ領域の異なる解像度のWSIから切り出されたパッチ画像群からそれぞれ特徴量抽出を行い，位置関係に対応した特徴量を統合，組織ごとに特徴量の重み付き和により特徴量を抽出し，分類器で診断を行う．計算機実験では，病院から提供されたWSIから作成したデータセットにより提案手法の性能評価を行う． | |||||||||||||||
| 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84回全国大会講演論文集 巻 2022, 号 1, p. 645-646, 発行日 2022-02-17 |
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| 出版者 | ||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||||
