05月23日(Tue) 17:50〜19:30 K会場(ウインクあいち-10F 1002会議室)
| 演題番号 | 1K3-2 |
|---|---|
| 題目 | 脳機能画像解析のための深層生成モデル |
| 著者 | 田代 哲生(神戸大学大学院システム情報学研究科計算科学専攻) 山内 渉平(神戸大学大学院システム情報学研究科計算科学専攻) 松原 崇(神戸大学 大学院システム情報学研究科 計算科学専攻) 上原 邦昭(神戸大学 大学院システム情報学研究科) |
| 時間 | 05月23日(Tue) 18:10〜18:30 |
| 概要 | 機械学習を用いた脳画像解析による疾患の発見方法は，一般に特徴抽出, 識別器学習の二つの段階に分けて行われる．この手法は一定の精度を得られるが， 特徴抽出の際，識別に有用な特徴が得られない可能性がある．一方，オープンデータの増加によって，特徴抽出と識別器学習を同時に行う深層学習を用いた脳画像解析が可能になりつつある．本発表では，深層生成モデルを用いればどの程度の精度で診断可能になるかを検討する． |
| 論文 | PDFファイル |