電子情報通信学会総合大会講演要旨
D-16-8
深層畳み込みニューラルネットワークを用いたメラノーマ自動診断システムの試作
◎吉田拓也・彌冨 仁(法政大)
メラノーマは悪性度の高い皮膚癌であり,見た目が母斑に酷似していることからその判別は専門医でも難しく,熟練した皮膚科専門医でさえ腫瘍の良性・悪性の正答率は8 割程にとどまる.メラノーマは早期発見の場合は予後良好だが,発見が遅れると最悪死に至ることがあるため,早期発見を支援すべくメラノーマの自動識別に関する研究が進められてきた.しかし,メラノーマの識別のために有効な特徴量を抽出することは難しく,前処理となる腫瘍領域の抽出を含め試行錯誤されてきた.本研究においては深層畳み込みニューラルネットワーク(Deep Convolutional Neural Network,DCNN)と呼ばれる機械学習手法を採用し,メラノーマの識別に有効であるかその性能を評価した.