5S-05
皮膚癌画像診断のための生理的知見に基づく前処理可用性の判定
○岡本秀明,彌冨 仁(法大)
メラノーマは予後不良の皮膚癌で早期発見が極めて重要である。しかし皮膚科専門医でも診断が困難であるため、自動診断システムの研究が進められてきた。我々は、母斑(良性)とメラノーマの発生過程の医学的知見に基づき、腫瘍領域の長軸位置合わせを行うことで、少ない学習データからでも頑健で良好な識別が実現できることを確認した。 しかし境界不明瞭な腫瘍や、体毛や影、マーカーなどのノイズが多い悪条件症例には上記手法が使えず、また多様な形態を持つため、より大規模で複雑な識別手法を要する。そこで本報告では皮膚腫瘍画像の長軸位置合わせの可用性を深層学習器で推定する前処理を提案し、その結果に応じた後段の各識別器を構築することで全体の診断精度の向上を目指す。

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