@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00236167,
 author = {久家, 健斗 and 荻原, 宏是 and 藤田, 悠介 and 瀬川, 誠 and 浜本, 義彦 and 飯塚, 徳男},
 book = {第86回全国大会講演論文集},
 issue = {1},
 month = {Mar},
 note = {舌診とは、舌の色、大きさ、厚さ、形、舌苔の状態を診ることで健康状況を知り、疫病情報を獲得する方法である。この診断は、医師の知識や経験に依存するため、定量的な評価の確立が期待されている。また、舌診を行うには画像内から舌の領域を正確に切り取る必要がある。本研究では、患者の画像から舌領域を抽出することを目的とし、セマンティックセグメンテーション用のモデルであるU-Netを用いて、グレースケール画像とカラー画像の2種類を入力し学習する手法を提案した。実験により、グレースケール画像、カラー画像単体での学習よりも精度が向上したことを確認した。},
 pages = {659--660},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {グレースケール,カラー画像を用いた舌領域抽出の精度向上手法の提案},
 volume = {2024},
 year = {2024}
}