電子情報通信学会総合大会講演要旨
D-16-4
Random Forestを用いたメラノーマ自動識別に関する基礎検討
◎大木奎一・彌冨 仁(法政大)
メラノーマはきわめて悪性度の高い皮膚がんである。 この悪性腫瘍は進行が速いため、早期発見が重要である が、熟練した皮膚科医でも診断精度は 75~84 %にとど まる 。こうした背景から画像解析を用いたメラノー マの自動診断に関する研究が進められてきており、現在 までに我々は、インターネット上にメラノーマ自動診断 システムを皮膚科医向けに公開している。システム は腫瘍の感度、特異度共に約 86 %で判別し悪性度のス コアを表示するようになっている。システムの利用者か らの信頼度をさらに向上させるために識別結果に対する 根拠を示すことが重要であるが、今まで系統的に扱われ た研究は見られない。そこで本研究では識別の過程が分 かりやすい Random Forest アルゴリズム をメラノー マ自動識別に試験的に応用しその性能を評価した。