小腸カプセル内視鏡画像に対するCycleGANを用いた異常検出

カテゴリ：部門大会

論文No：TC4-1-1

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)：Abnormality Detection in Small Intestine Capsule Endoscopy Images Using CycleGAN

著者名：橘 雄斗（近畿大学）,米田 頼晃（近畿大学）,半田 久志（近畿大学）

著者名(英語)： Yuto Tachibana (Kindai University),Yoriaki Komeda (Kindai University),Hisashi Handa (Kindai University)

キーワード：CycleGAN,小腸カプセル内視鏡,画像分類画像分類,CycleGAN,Small Intestine Capsule Endoscopy,Image Classification

要約(日本語)：近年，カプセル内視鏡が開発されたことにより，小腸の観察診断における患者への負担が軽減された．カプセル内視鏡とは，口から飲み込まれたあと消化管を通過しながら小腸などの内部を撮影する小型内視鏡である．カプセル内視鏡から得られる画像は病変が映っている病変画像と病変の映っていない健常画像があるが，病変画像は多くて100枚程度に対し健常画像は数万枚であることから，データセットとして不均衡であり，機械学習への適応が難しい．本研究では，先行研究にて取り扱われていた，機械学習の手法の敵対的生成ネットワークの一種であるCycleGANのモデルに変更点を加えて，小腸における病変の検出精度の改善を試みる．

本誌掲載ページ：172-178p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：1,958Kバイト