研究課題
基盤研究(C)
メラノーマの自動診断ならびに、診断根拠の客観的な提示を実現することを主目的に、3年間研究に取り組んだ。我々はメラノーマ診断の臨床で用いられるABCDルールおよび7-point checklistの全項目について、皮膚科医と同等の推定精度を得るモデルを実現した。また近年の深層学習技術を応用し、学習時間を大幅に削減しつつ熟練と皮膚科医と同等以上の識別精度を実現した。
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すべて 国際共同研究 (2件) 雑誌論文 (6件) (うち国際共著 2件、 査読あり 6件、 謝辞記載あり 5件、 オープンアクセス 2件) 学会発表 (9件) (うち国際学会 2件、 招待講演 2件) 図書 (1件) 備考 (1件)
IEEE Proc. Big Data
巻: 1 ページ: 3439-3442
10.1109/bigdata.2016.7841005
Lectures Notes in Computer Science
巻: 9475/2 ページ: 712-721
10.1007/978-3-319-27863-6_67
巻: 9475/2 ページ: 638-645
10.1007/978-3-319-27863-6_59
130005488187
IEEE Trans. on Biomedical Engineering
巻: 62,1 号: 1 ページ: 274-283
10.1109/tbme.2014.2348323
Memetic computing journal
巻: 6 号: 4 ページ: 233-240
10.1007/s12293-014-0144-8
International Journal of Computer Applications in Technology
巻: 50.1-2 号: 1/2 ページ: 122-130
10.1504/ijcat.2014.063914
http://www.iyatomi-lab.info