［学内公開限定］ニューラルネットによる医用画像認識と敵対的生成ネットワークによる識別結果の説明
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概要
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深層学習は画像認識を始めとする様々なパターン認識分野で成功し 、 M RI 等の医用画像分野においても一般的になってきている。本研究では 、深層学習モデルを用いて 3 次元 M RI 脳画像の識別モデルを構築し 、神経科学 、医学へ応用する。深層学習は応用する分野のドメイン知識がほとんど必要無い一方 、うまく学習できた場合でも 、識別精度は高くとも何故正しく識別できるのかの説明がつかないという問題がある（ニューラルネットのブラックボックス性）。医学や自動運転など安全が重要視される分野においては 、認識結果に対する説明性が重要な課題となっているが 、ニューラルネットの認識結果の説明性に関しては研究途上である。本研究では 、M RI 脳画像を高精度で識別できるニューラルネットワークに対して 、敵対的生成ネットワークの一 種である Cycle GAN を用いることで 、識別結果に対する説明性を付与することを提案する。 |
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Tags
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令和3年度第2回サイエンスカフェ |
| 作成日 |
2021-06-07 12:39:28 |
| 更新日 |
2023-06-27 10:48:26 |
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