転移学習による膀胱癌の内視鏡診断の客観的評価

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タイトル別名
  • Objective evaluation for the cystoscopic diagnosis of bladder cancer using transfer learning

抄録

<p>本稿は、学習済み深層学習モデルを用いた転移学習による膀胱がんの内視鏡診断の客観的評価手法を提案する。提案手法では、大量の一般画像で学習した深層学習モデルを特徴抽出器として複雑な内視鏡画像の特徴を捉え、後段の分類器のみを学習することで、比較的少ない膀胱内視鏡画像の学習でも深層学習モデルを活用した病変検出を実現する。本稿では、提案手法の有効性を検証するため、実際の膀胱内視鏡画像を用いた実験を行った。実験の結果、見分けることが難しい正常と平坦病変の2クラス分類において、感度９５．７％、特異度９３．３％を達成し、提案手法による膀胱癌の内視鏡診断の客観的評価の有効性を示した。</p>

収録刊行物

詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390001288048203904
  • NII論文ID
    130007423457
  • DOI
    10.11517/pjsai.jsai2018.0_2j301
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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