視線データを活用した深層学習による胸部 X 線写真の診断的分類
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- 井上 大輝
- 東京大学大学院薬学系研究科
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- 木村 仁星
- 東京大学大学院工学系研究科
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- 中山 浩太郎
- 東京大学大学院工学系研究科 NABLAS 株式会社
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- 作花 健也
- 東京大学大学院新領域創成科学研究科
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- Rahman Abdul
- 東京大学大学院工学系研究科
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- 中島 愛
- Aalto University
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- Patrick Radkohl
- 東京大学大学院工学系研究科
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- 岩井 聡
- 東京大学大学院 医学系研究科
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- 河添 悦昌
- 東京大学大学院 医学系研究科
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- 大江 和彦
- 東京大学大学院 医学系研究科
書誌事項
- タイトル別名
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- Diagnostic Classification of Chest X-Rays Pictures with Deep Learning Using Eye Gaze Data
抄録
<p>深層学習を活用した胸部 X 線写真の自動診断は現在盛んに研究されている.診断精度を改善するためには,異常と疑われる局所画像を抽出し,深層学習ネットワークの入力とするかが重要である.そこで本研究では,「診断時に医師が凝視している領域を異常と疑われる局所画像として抽出できるのではないか」 という仮説を立てた上で,視線データを基に抽出された局所画像を入力とする深層学習モデルを構築した.その結果,視線データを使用しない場合,または医師訓練を受けていない被験者の視線データを使用した場合に比べて,医師の視線データを使用した場合により高い精度が認められ,視線データの有用性を示した.</p>
収録刊行物
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- 人工知能学会全国大会論文集
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人工知能学会全国大会論文集 JSAI2019 (0), 1H3J1302-1H3J1302, 2019
一般社団法人 人工知能学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390282763118485888
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- NII論文ID
- 130007658270
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- CiNii Articles
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可