Faster R-CNNを用いた赤血球塗抹標本画像の分類と損傷評価

カテゴリ：部門大会

論文No：GS10-4

グループ名：【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日：2025/8/20

タイトル(英語)：Classification and Damage Estimation of Red Blood Cells in Smear Images Using Faster R-CNN

著者名：馬 嘯天（東京都立大学）,佐藤 隆幸（東京都立大学）

著者名(英語)： XIAOTIAN MA (Tokyo Metropolitan University),TAKAYUKI SATO (Tokyo Metropolitan University)

キーワード：

要約(日本語)：本研究は体外循環装置でろ過した赤血球の分類と血液の損傷度を測定するため、VGG16を用いたFaster　R-CNNを利用して血液の塗抹標本を学習させ、モデルを訓練する。そして、塗抹標本のデータをFaster　R-CNNに入力して赤血球の分類結果を得られて赤血球の割合を利用してして血液の損傷度を計算する。

本誌掲載ページ：1511-1514p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：599Kバイト