畳み込みニューラルネットワークを用いたマンモグラフィの自動読影システムの構築

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タイトル別名
  • Autodetection of breast cancer from mammography using convolutional neural network

抄録

<p>[対象と方法]病理結果が判明しているMMG画像を分割して切り出し、癌あり/なしにラベル付けした。畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に学習させ、精度を計測した。[結果]47282画像に対し、AlexNetモデルで正診率 96.6%、感度 93.9%、特異度99.2%、ResNetモデルで正診率95.2%、感度94.7%、特異度95.7%であった。またこの学習モデルを用いてMMGをスキャンし、癌が疑わしい部分を赤く光らせるアルゴリズムも作成した。[考察]MMGを自動読影できるようになれば乳癌検診の精度が向上し死亡率を減少させ得る。[結語]全国で利用できるシステムの構築を目指す。</p>

収録刊行物

詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390007750045035648
  • NII論文ID
    130008080202
  • DOI
    10.11517/jsaisigtwo.2018.aimed-006_08
  • ISSN
    24365556
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用可

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