講演情報
[A-15-09]マスク教師あり注意機構学習によるRDI内視鏡画像の病変領域解析
◎△BAI HAOWEN1、鈴木 裕之2、ナビラ ハナニ3、ジャン ペイ3、糸井 祐貴4、アウンパイン モー4、竹内 洋司4、栗林 志行4、小尾 高史3、浦岡 俊夫4 (1. 群馬大情報学研究科、2. 群馬大数理センター、3. 東京科学大総合研究院、4. 群馬大医学系研究科)
キーワード：
内視鏡画像解析、深層学習、溃疡性结肠炎、赤色光観察、注意誘導学習、事前学習モデル、画像分類
近年，深層学習を用いた内視鏡画像診断支援システムの研究が盛んに行われている．赤色光観察（Red Dichromatic Imaging：RDI）内視鏡は，血管や炎症部位を強調表示できる画像強調技術であり，潰瘍性大腸炎の診断支援への応用が期待されている．しかし，RDI画像は学習データ数が限られているため，高精度な分類モデルの構築が困難である．また，モデルが病変部以外に注目することで，判定根拠の信頼性が低下する問題がある．本研究では，RDI内視鏡画像からUCのグレードを判定するAIの開発を目的とし， 公開画像データセットを用いて事前学習したモデルに基づく転移学習と，病変領域マスクを用いた注意領域誘導学習を組み合わせたRDI画像分類手法を提案する.