5S-03
脳MRI画像における3次元オートエンコーダーによる特徴抽出時の中間表現の改善
○藤山眞梧，音賀優颯，新井颯人，茶山祐亮，彌冨　仁（法大），大石健一（ジョンズホプキンス）
医療分野において，MRI等の3次元データは，医師の診断において非常に役立っている．しかし類似画像検索や自動診断支援を考慮する場合、症例ごとの要素数が必要なため元の特徴を維持した上での次元圧縮が必要不可欠である．我々はこれまで500万次元の脳MRI画像データを3D-CAEによって，臨床現場において神経科医が着目する特徴を保持しつつ150次元への圧縮を実現したが, 得られた特徴表現には改善の余地が残されていた．本研究では，γ補正等による前処理の追加とResNet構造の導入による3D-CAEの構造の改善を行い得られる中間表現の改善を試み，再構成画像による定量評価により改善を確認した．
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