講演情報
[B-19-11]深層学習を用いた眼球超音波画像診断におけるモデルおよび
クラス設計の検討
〇神田 琉恩1、日高 貴子1、外山 直樹1、田村 宏樹1、池田 康弘1 (1. 宮崎大学)
キーワード：
眼球超音波画像、YOLO、深層学習
本研究では,眼球超音波画像を対象として,深層学習を用いた分類手法におけるモデル構造およびクラス設計の影響について評価した.YOLOを用いてRD,VH,MIXの3クラス分類およびVHとMIXの2クラス分類を行い,各種手法の比較を行った. その結果,3クラス分類ではYOLOv10sが最も高い精度を示し,2クラス分類ではHEMによりわずかな性能向上が確認された.ただし,クラス間の性能差やサンプル数の影響が結果に大きく影響していることが示唆された.