MR画像分類における腫瘍の位置情報の有用性評価

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2024-02-25
• タイトル: MR画像分類における腫瘍の位置情報の有用性評価
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Assessment of the Utility of Tumor Location Information in MR Image Classification
• 言語: jpn
• 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: 九州大学大学院システム情報科学府
• 著者所属: 九州大学大学院システム情報科学研究院
• 著者所属: 九州大学大学院システム情報科学研究院
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Electrical Engineering，Kyushu University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Information Science and Electrical Engineering, Kyushu University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Information Science and Electrical Engineering, Kyushu University
• 著者名: 西中川, 司; 武石, 啓成; 竹内, 純一
• 著者名(英): Tsukasa, Nishinakagawa; Yoshinari, Takeishi; Jun’ichi, Takeuchi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: MRI とは，体内の水素原子核の磁気共鳴現象を利用して，体の断面画像を得るものであり，現在多くの医療現場で用いられている．本研究では，腫瘍を有する頭部の MR 画像を入力として，腫瘍の種類を，ニューラルネットを用いて分類する問題について考察する．こうした分類が高精度で可能になれば，臨床における自動診断に役立つことが期待されるが，MR 画像分類には学習に利用できる実データが不足している課題がある．それを解決するために，本研究では既存のモデルを利用するファインチューニングを行い，限られたデータから高精度なモデルを作成した．また，腫瘍は種類によって発生する位置の分布が異なるため，腫瘍の形状だけではなく，その位置情報も利用することで MR 画像分類の性能の向上が可能であるかについて，公開された MR 画像とそれらを劣化させた画像を利用した実験により評価した．その結果，画像を劣化させるにつれ，位置情報の有用性が高まることを確認することができた．その際，腫瘍の位置情報を 2 次元の座標ベクトルで与えるよりも，画像として与える方が位置情報の有用性が高いことも確認できた．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 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 2024-CVIM-237, 号 26, p. 1-8, 発行日 2024-02-25
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• 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