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2015 年度 実績報告書

Active Learningを用いた大腸癌自動診断システム

研究課題

研究課題/領域番号 25330337
研究機関広島大学

研究代表者

ライチェフ ビセル  広島大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (00531922)

研究期間 (年度) 2013-04-01 – 2016-03-31
キーワード癌の自動診断システム / 大腸癌 / NBI画像 / Active learning / Ensemble methods
研究実績の概要

An automatic diagnosis method for colorectal cancer from Narrow Band Imaging (NBI) has been developed, based on local context features and randomized decision forests. The local context features are based on a texton map from which texture and local context-based information is extracted from the surrounding area centered on each pixel. The features are very high-dimensional (infinite in principle) and therefore very discriminative, which combined with their huge number and the ability of random forests to handle efficiently such data without over-fitting enables us to achieve very good accuracy from a very small number of training images. Additionally, by providing local pixel-level classification the resulting method is much more general and does not depend on the concrete configuration of patterns available in the training images. The method operates locally and therefore is much better suited for video data also, which makes it applicable to more realistic diagnostic scenarios.

  • 研究成果

    (2件)

すべて 2015

すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件、 謝辞記載あり 1件) 学会発表 (1件)

  • [雑誌論文] Automatic Detection of Good/Bad Colonies of iPS Cells Using Local Features2015

    • 著者名/発表者名
      A. Masuda, B. Raytchev, T. Kurita, T. Imamura, M. Suzuki, T. Tamaki and K. Kaneda
    • 雑誌名

      Lecture Notes in Computer Science (LNCS)

      巻: 9352 ページ: 153-160

    • DOI

      10.1007/978-3-319-24888-2_19

    • 査読あり / 謝辞記載あり
  • [学会発表] 局所特徴量を用いたiPS細胞の分化・未分化検出2015

    • 著者名/発表者名
      増田 淳基, Bisser Raytchev, 栗田 多喜夫, 今村 享, 鈴木 理, 玉木 徹, 金田 和文
    • 学会等名
      第18回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2015)
    • 発表場所
      ホテル阪急エキスポパーク, 大阪
    • 年月日
      2015-07-28 – 2015-07-30

URL: 

公開日: 2017-01-06  

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