Deep Learning
口頭発表
Deep Convolutional Neural Networkによる認知症リスクの推定
- Author
- 中川茉耶, 神谷龍司, 山下隆義, 田中正行, 山内悠嗣, 藤吉弘亘
- Publication
- ビジョン技術の実利用ワークショップ, 2016.
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日本の認知症患者数は年々増加しており，認知症を発症していることに気づかず生活している高齢者が数多くいるという問題がある．認知症の早期発見が求められる一方，医師による診断でしか認知症を発見できないことが課題である．そこで，本研究では認知症の簡易な診断が可能なC-Face.Dを参考に，工学的なアプローチで自動診断する手法を提案する．本研究では，C-Face.Dのスコアを出力するDeep Convolutional Neural Network (DCNN)を構築することで，認知症リスクの推定を実現する．評価実験より，DCNNにHeterogeneous Learningを導入し，顔器官点を同時に学習することで，認知症レベルの推定精度の向上を確認した．