情報処理学会 第81回全国大会講演要旨

医療現場において類似症例検索システムは主に診断支援のため需要が高い。我々はこれまで3次元の脳MRI画像の類似症例検索実現を目的に、その前段として3D-CAE(convolutional autoencoder)を用いた次元削減技術を提案し、500万次元程度のデータを150次元まで圧縮することに成功した。しかし実システムに拡張する場合、低次元表現は、被験者の個体差に依存する画像特徴より、病気の特徴を重視する必要があり改善の余地が残されていた。本報告では、3D-CAEに距離学習の概念を導入することで、より優れた低次元表現の獲得と、それらを用いた症例のクラスタリング結果について報告する。