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アイテム
撮影順序情報を活用した潰瘍性大腸炎分類モデルの提案
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/223767
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/223767e1d1c752-ea93-45d0-b7f2-f29482778ac4
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-CVIM23232010.pdf (1.3 MB)
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Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2023-01-19 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | 撮影順序情報を活用した潰瘍性大腸炎分類モデルの提案 | |||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||
| 主題 | 状況認識 | |||||||||||||
| 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 | ||||||||||||||
| 九州大学 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 九州大学 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 京都第二赤十字病院 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 九州大学 | ||||||||||||||
| 著者名 |
原田, 翔太
× 原田, 翔太
× 備瀬, 竜馬
× 田中, 聖人
× 内田, 誠一
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| 論文抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | 潰瘍性大腸炎 (UC) の分類は内視鏡診断の重要な課題の 1 つであるが，主に 2 つの困難性がある．第一の困難性は，UC ラベル (正常または炎症) 付き内視鏡画像の枚数が制限される点である．第二の困難性は，内視鏡画像が捉えている臓器の場所が変化に従い，その画像の概観も大きく変化する点である．特に，第二の困難は，既存の半教師付き学習手法の適用を妨げている．本研究では，内視鏡画像から容易に取得可能な 2 種類の情報，臓器内の場所情報 (例：左結腸) と内視鏡画像の画像の撮影順序を利用する，UC 分類のための新たな半教師付き学習手法を提案する．さらに，内視鏡画像の系列内のサンプル間の関係性をより柔軟に捉えるために，Transformer を導入した画像系列分類モデルも提案する．実験結果から，提案手法は既存の半教師付き学習法よりも分類精度の改善に有効であることが確認された． | |||||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||
| 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 2023-CVIM-232, 号 10, p. 1-6, 発行日 2023-01-19 |
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| ISSN | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | 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 | |||||||||||||
