Active Learningを用いた大腸癌自動診断システム

2015 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 25330337
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 研究分野: 生命・健康・医療情報学
• 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: 大腸癌 / 癌の自動診断システム / ＮＢＩ画像 / Active Learning / Ensemble methods

研究成果の概要

癌の自動診断システムが高い認識性能を達成するために、多種多様な病変の画像例とそのラベル（クラス情報）を含んだ大規模なデータセットは欠かせない。しかし、このようなデータセットを作成するために専門医が介入する必要があり、手間やコストがかかるため、収集が困難な場合が多い。本研究課題では、少数のラベル付き画像例から抽出された局所コンテキスト特徴量とランダムフォレストに基づいた癌の自動診断システムを開発しました。

自由記述の分野

情報学・機械学習