電子情報通信学会総合大会講演要旨
D-16-7
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
○吉田拓也・彌冨 仁(法政大)
メラノーマは悪性度の高い皮膚がんであり,転移速度が早いため初期段階での摘出が要求されるが,特に初期は外観が母斑と酷似していることから識別が難しい.そのため早期発見を支援すべく,自動診断に関する研究が進められてきた.本研究では識別器にCNNを採用し,学習用画像に腫瘍領域の長軸の位置合わせの前処理を施したものを用いることで,母斑とは異なるメラノーマが持つ形状特徴をCNNに学習させた.この前処理を施した860例のダーモスコピー画像(メラノーマ157例,母斑703例)を用いて学習および性能評価を5-fold cross validationにより行った結果,感度82.8%,特異度90.4%を得た.