深層学習を用いた胃X線画像における胃がhリスク検出の高精度化に関する検討: 複数体位から撮影される画像に対する適用

摘要

本文では，深層学習の一種であるDeep Convolutional Neural Network (DCNN)を用いた複数体位にて撮 影した胃X線画像における胃がhリスク検出について検討を行う.通常，胃がh検診時には胃内部を網羅的に検査す るために，規定の複数体位において画像が撮影される.しかしながら，従来提案したDCNNを用いた検出手法におい ては,単一体位の画像への適用にとどまっていた.ここで，著者らの先行研究において，DCNNの導入以前の手法では，複数体位の画像を活用することによって，検出精度が大幅に向上することが確認されている.そこで，本文では， 従来のDCNNを用いた検出手法において，複数体位の画像への適用可能性について検証する.