特集記事
半教師学習による心臓領域セグメンテーションの基礎検討
2021 年 27 巻 1 号 p. 1-10
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2021 年 27 巻 1 号 p. 1-10
本研究では心臓血管疾患の診断を容易にすることを目的としてFully Convolutional NeuralNetworksを利用したCT画像からの心臓のセマンティックセグメンテーションを行う．医用画像の場合ラベルデータの作成や入手が困難である．そのため少ないラベルデータで高精度のセグメンテーションモデルを作成するためにAdversarial NetworkとAdversarial Trainingを組み合わせた半教師学習手法を検討した．Adversarial NetworkとAdversarial Trainingを組み合わせた手法によりラベルデータ数が少ない場合でも，より高精度な心臓のセグメンテーションモデルを作成できることを示す．
