電気学会論文誌C(電子・情報・システム部門誌)
Online ISSN : 1348-8155
Print ISSN : 0385-4221
ISSN-L : 0385-4221
<ソフトコンピューティング・学習>
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
向田 眞志保岡見 雄貴古賀 裕章末竹 規哲内野 英治
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ジャーナル 認証あり

2020 年 140 巻 5 号 p. 549-550

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抄録

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.

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