深層学習の医用画像工学応用 ―サーベイ―

DOI
  • 鈴木 賢治
    イリノイ工科大学医用画像研究所兼電気・計算機工学研究科

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タイトル別名
  • Survey of Deep Learning Applications to Medical Image Analysis

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説明

最近，深層学習とよばれる機械学習が革新的な技術として世界的な話題となり，学会，産業界，そして世間を騒がせている．これは，2012年の著名なコンピュータービジョンのコンテストにおいて，深層学習が他の手法に圧勝したことから始まった．本論文では，深層学習に関する研究をサーベイし，深層学習出現前と後で，何が本質的に変わったかを調査した．それによると，最大の違いは「分割された対象物の特徴を学ぶ機械」から「画像を直接学ぶ機械」への変化であることが明らかとなった．深層学習の層の深さは，なおも大変重要な属性である．さらに，深層学習という用語が作られる前と後に行われた，画像を直接学習する機械学習（“深層学習”）の医用画像認識・解析への応用研究を調査し，“深層学習”がこれまでにどのような課題や問題に応用されたかを紹介した．“深層学習”は，医用画像工学分野のみならず，今後さまざまな技術領域を飛躍的に進歩させ，さまざまな分野で革命を起こすと期待される．

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