専門家の知識を必要としない深層学習のための大量の教師データの作成とそれを用いたCNNによる眼底血管の動静脈分類

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2020/05/01

タイトル(英語): How to Create Massive Training Data for Deep Learning without Any Experts Knowledge and Its Application to Artery-Vein Classification for Fundus Blood Vessels Using CNN

著者名: 向田　眞志保（山口大学大学院創成科学研究科），岡見　雄貴（山口大学大学院創成科学研究科），古賀　裕章（久留米工業高等専門学校制御情報工学科），末竹　規哲（山口大学大学院創成科学研究科），内野　英治（山口大学大学院創成科学研究科／一般財団法人ファジィシステム研究所）

著者名(英語): Mashiho Mukaida (Graduate School of Science and Technology for Innovation, Yamaguchi University), Yuki Okami (Graduate School of Science and Technology for Innovation, Yamaguchi University), Hiroaki Koga (Department of Control and Information Systems Engineering, National Institute of Technology, Kurume College), Noriaki Suetake (Graduate School of Science and Technology for Innovation, Yamaguchi University), Eiji Uchino (Graduate School of Science and Technology for Innovation, Yamaguchi University/Fuzzy Logic Systems Institute)

キーワード: 眼底画像，血管，分類，畳み込みニューラルネットワーク　　fundus image，blood vessels，classification，convolutional neural network

要約(英語): Automatic classification of fundus blood vessels into artery and vein is one of the important topics in fundus image analysis. The conventional method, which employs pixel-wise training data, takes high costs for creating the training data. In this paper, we propose a very simple method to create as many training data as possible enough for deep learning, which only needs clipping an image of small size from the whole blood vessel image without any experts knowledge. The effectiveness of the proposed method has been confirmed.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.140 No.5 （2020）

本誌掲載ページ: 549-550 p

原稿種別: 研究開発レター／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/140/5/140_549/_article/-char/ja/