報告書番号

R00032

タイトル（和文）

自動診断に適した診断事例データベース構築のための画像選択手法

タイトル（英文）

Image Selection Method for Creation of Database suitable for Automatic Diagnosis

概要 （図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております）

診断対象の代表的画像と、各画像に対する専門家による診断結果を蓄積した診断事例DBを構築すれば、機械学習技術を用いて画像に基づく自動診断が可能となる。近年の小型デジタル映像機器の普及により、大量の画像を得ることは容易だが、専門家による診断結果を得るには過大な労力がかかる。そこで、大量の未診断画像から専門家の診断が必要な画像を効率的に絞り込む、診断事例DB構築手法を開発した。本手法は、診断事例DB中の診断済み画像に基づき、サポートベクターマシン(SVM)を用いた判別システムを構成し、そのシステムが誤った判別をしやすい画像を、未診断画像群から自動的に選択する。この選択画像に対して専門家が診断を行い、登録を繰り返すことで診断事例DBを構築する。

概要 （英文）

We develop a new automatic selection method of images which should be stored to a diagnosis instance database. This database is indispensable for the automatic diagnosis using images. The database stores images of facilities and manual diagnosis results of theirs. A lot of images are obtained easily. However, the manual diagnosis of many images is difficult. Therefore, an image selection method for the database is needed. Our method automatically selects an image which is estimated to be inaccurate result of automatic diagnosis using kernel function such as Support Vector Machine. The database is constructed to repeat a manually diagnosisof a selected image.

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