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アイテム
脳の各領域の体積情報を用いたMRI画像の解釈的類似症例検索
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/235972
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/235972ae44c41e-3f64-4933-a633-d8e4dc9d2712
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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Item type | National Convention(1) | |||||||||||||
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公開日 | 2024-03-01 | |||||||||||||
タイトル | ||||||||||||||
タイトル | 脳の各領域の体積情報を用いたMRI画像の解釈的類似症例検索 | |||||||||||||
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 | ||||||||||||||
法大 | ||||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||||
法大 | ||||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||||
法大 | ||||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||||
法大 | ||||||||||||||
著者名 |
佐野, 光奎
× 佐野, 光奎
× 西牧, 慧
× 戸張, 柊也
× 彌冨, 仁
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論文抄録 | ||||||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
内容記述 | 医療現場において脳MRI画像を用いた類似症例検索(CBIR)システムの実現が望まれている。これまで脳MRI画像から類似症例検索に有効とされている低次元表現を抽出する機械学習手法が提案され一定の成果が得られてきたが、その表現の解釈性に大きな改善の余地が残されていた。本研究では深層学習モデルを用いた手法により、脳領域を解剖学に基づく280領域に分割し、各部位の体積情報を低次元表現として活用した。脳MRI画像のADNI2、ADNI3データセットを用いてCBIRの評価実験を行い、アルツハイマー病患者の分類精度を評価するとともに、ここで得られた重要な特徴量と、臨床における医学的な知見の比較評価を行った。 | |||||||||||||
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86回全国大会講演論文集 巻 2024, 号 1, p. 257-258, 発行日 2024-03-01 |
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出版者 | ||||||||||||||
言語 | ja | |||||||||||||
出版者 | 情報処理学会 |