3次元脳MRI画像の類似症例検索システムのための深層距離学習を用いた優れた低次元表現の獲得
この論文をさがす
抄録
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。
収録刊行物
-
- 第81回全国大会講演論文集
-
第81回全国大会講演論文集 2019 (1), 289-290, 2019-02-28
- Tweet
キーワード
詳細情報 詳細情報について
-
- CRID
- 1050292572146405888
-
- NII論文ID
- 170000179662
-
- NII書誌ID
- AN00349328
-
- Web Site
- http://id.nii.ac.jp/1001/00196782/
-
- 本文言語コード
- ja
-
- 資料種別
- conference paper
-
- データソース種別
-
- IRDB
- CiNii Articles