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  1. 研究報告
  2. コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)
  3. 2023
  4. 2023-CVIM-234

DeformableFormerによる膵臓組織片の検査可否の識別

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/225977
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/225977
e6321adc-58d8-46ac-8d46-2865153b9376
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CVIM23234033.pdf IPSJ-CVIM23234033.pdf (1.3 MB)
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2023-05-11
タイトル
タイトル DeformableFormerによる膵臓組織片の検査可否の識別
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 卒論スポットライトセッション (CVIM)
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
名城大学
著者所属
名古屋大学
著者所属
名城大学
著者名 倉見, 泰至

× 倉見, 泰至

倉見, 泰至

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石川, 卓哉

× 石川, 卓哉

石川, 卓哉

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堀田, 一弘

× 堀田, 一弘

堀田, 一弘

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 膵臓癌の検査には,超音波内視鏡下穿刺吸引法(EUS-FNA)が用いられている.EUS-FNA とは超音波内視鏡 (EUS) を用いて細い針を腫瘍に刺し,膵臓の組織片を採取する検査であり,採取した膵臓の組織片を染色して膵臓癌かどうかを識別する.しかし,染色や目視検査には時間がかかる.また,染色後に膵臓組織片を検査できない場合,別の日に再度膵臓組織片を採取する必要があり,患者に大きな負担がかかってしまう.そこで本稿では,検査可能か否かを染色前の画像から識別し,専門医による目視識別の精度を超えることを目的とする.しかし,今回使用した膵臓組織片の画像は膵臓組織片が画像の一部に過ぎないため,画像全体を処理してもうまく識別することができない.そこで,Vision Transformer を一般化したモデルである MetaFormer の中で TokenMixer の部分で Deformable Convolution を利用した DeformableFormer を提案する.DeformableFormer は Deformable Convolution により局所的かつ動的に特徴抽出を行うことができ,膵臓組織片の識別に適した特徴抽出を行うことが可能となる.実験では,膵臓組織片を検査可能だった画像と検査不可能だった画像の 2 クラス識別を行った.その結果,提案手法は専門医や従来手法の精度を上回ることを確認した.
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-234, 号 33, p. 1-6, 発行日 2023-05-11
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
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Ver.1 2025-01-19 12:37:27.473517
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