画像補完技術を用いた眼底画像の異常検出

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST18106

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2018/09/27

タイトル(英語): Anomaly Detection of Fundus Image Using Image Completion

著者名: 栗原 慧至(横浜国立大学),濱上 知樹(横浜国立大学)

著者名(英語): Satoshi Kurihara(Yokohama National University),Tomoki Hamagami(Yokohama National University)

キーワード: 眼底画像|異常検出|画像補完|敵対的生成ネットワーク|Fundus Image|Anomaly Detection|Image Completion|GAN

要約(日本語): 本研究では学習データとして病変が存在する眼底画像(異常画像)が正常画像と比較して少ない場合での異常検出を行う。提案手法では正常画像のみを学習データとして画像中の欠落を補完するGANを使用し，異常画像に欠落を加えることでGANにより疑似的な正常画像の生成を行い，2つの画像の差分から病変部分の検知および位置の特定を行う。実験では実際の眼底画像を利用して提案手法の有効性の確認を行った。

要約(英語): In this research, we deal with abnormality detection when there are more normal data than abnormal data. In the proposed method, a GAN which completes missing in a abnormal image is used to generate a pseudo normal image. From the difference between the two images, the lesion part is specified. In the experiments, we confirmed the effectiveness of the proposed method.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,455 Kバイト