ディープラーニングを用いた足病変画像の判別システムの開発

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS6-10

グループ名: 【C】2022年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2022/08/24

タイトル(英語): Development of a discrimination system for foot disease pictures using deep learning

著者名: 遠藤 光（日本工業大学）,野口 翔平（日本工業大学）,高瀬 浩史（日本工業大学）,江藤 香（日本工業大学）,伊藤 きよみ（東本町訪問看護ステーション）

著者名(英語): Hikaru Endo (Nippon Institute of Technology),Shohei Noguchi (Nippon Institute of Technology),Hiroshi Takase (Nippon Institute of Technology),Kaoru Eto (Nippon Institute of Technology),Kiyomi Ito (Higashihonmachi Visiting Nursing Station)

キーワード: ディープラーニング|畳み込みニューラルネットワーク|フットケア|足病変|deep learning|convolutional neural network|foot care|foot disease

要約(日本語): 近年，高齢化に伴い足病変を抱える人が増加している．この対策としてフットケアが注目されている．しかし，フットケアを提供する人手不足や人材育成の課題がある．そこでディープラーニング(深層学習)を用いて足病変画像を判別して分類するシステムを開発し，フットケアを提供する看護師を支援することを考えている．本研究では，画像を判別する学習モデルの開発，精度の向上，画像を判別した結果を出力するiOSデバイス向けのシステムの開発を行った．本システムはCNNモデルをベースとした学習モデルを設計し，9種類のカテゴリで学習を行う．認識精度向上のため学習モデルに8か所ある畳み込み層で設定するフィルタ数を増やす実験を行った．実験の結果から学習モデルの認識精度の向上が確認されたので報告する．