| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2024-03-05 13:42
鼻腔内疾患診断支援システムの開発
○鵜飼夏帆・張 英夏・向井信彦（東京都市大）・平野康次郎・村上幸三（昭和大医学部/昭和大病院） |
| 抄録 |
（和） |
本稿では鼻腔内疾患の有無を診断する支援システムの開発について述べる．鼻腔内視鏡で得られる鼻腔内画像を，疾患有(重度の形態異常あり)と疾患無(重度の形態異常なし)に分類し，深層学習モデルとしてResNet50とVGG16を採用して，ImageNetでの事前学習後，鼻腔内画像でファインチューニングを行う．層化4分割交差検証後の診断精度は約8割であったが，再現率が約6割と低いため，実用化に向けて再現率の向上が課題である． |
| （英） |
In this research, a support system has been developed to diagnose whether an endoscopic image shows "severely abnormal nasal cavity (Symptom+)" or "not severely abnormal nasal cavity (Symptom-)". ResNet50 and VGG16 are employed as the deep learning models, and fine-tuning is performed with endoscope images of the nasal cavity after pre-training with ImageNet. The average diagnostic accuracy of stratified 4-fold cross-validation was about 80%, while the recall rate of Symptom+ was about 60%. In the future, we plan to improve the recall rate for practical use. |
| キーワード |
（和） |
鼻腔内疾患 / 内視鏡画像 / 深層学習 / ファインチューニング / コンピュータ支援診断 / / / |
| （英） |
Intra nasal disease / Endoscope images / Deep learning / Fine tuning / Computer-aided diagnosis / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 48, no. 8, AIT2024-70, pp. 135-138, 2024年3月. |
| 資料番号 |
AIT2024-70 |
| 発行日 |
2024-02-27 (AIT) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2424-1970 |
| PDFダウンロード |
|