CNNを用いた白血球画像自動分類システムの開発

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CT19110

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 制御研究会

発行日: 2019/07/19

タイトル(英語): Development of automatic leukocyte image classification system using CNN

著者名: 枝村 卓(東京理科大学),名取 隆廣(東京理科大学),相川 直幸(東京理科大学)

著者名(英語): Taku Edamura(Tokyo University of Science),Takahiro Natori(Tokyo University of Science),Naoyuki Aikawa(Tokyo University of Science)

キーワード: 白血球画像分画分類|畳み込みニューラルネットワーク|転移学習|Image Classification of Leukocyte|Convolutional Neural Network|Transfer Learning

要約(日本語): 白血球の分画を調べることで感染症やアレルギーの原因疾患の特定に役立つことが知られている．この分画の検査は目視によるものが一般的であるため，多大な時間と労力が必要となる．先行研究では，形状や色等に関する分類に有効な特徴量を求めなければならなく，有効な特徴量を求めることができない場合には分類精度が悪いという欠点があった．そこで本報告では，分類に特徴量を求める必要のない畳み込みニューラルネットワークを用いた白血球画像自動分類を行う．

要約(英語): Classifying leukocyte and examining their proportions is very important for discovery of diseases. Since examining their proportions is generally visual, it requires lots of time and efforts, so automatic classifying from smeared blood images is required. In the previous research, the classification accuracy is bad when the effective feature vectors can’t be obtained. Therefore, we examine the effectiveness applying Convolutional Neural Network that doesn’t require to obtain feature vectors.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 884 Kバイト