Matlabでの医用​画像(dcmファイル​)による分類器の作り​方

Matlabにて大量の医用画像(dcmファイル)を用いて分類器の作成を検討しております。
参考となるスライドやソースコードなどございましたら、ご教示いただけますと幸いです。

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Kazuya Machida
Kazuya Machida le 31 Jan 2019

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こちらの動画等はすでに確認されていますでしょうか?
ビデオ途中にディープラーニングを使った分類があります。
【医用画像を題材とした3次元画像解析とディープラーニング】
※スライド等はページ内のリンクからダウンロード可能です。
その他、活用いただけそうな関数
【DICOM ファイルからのイメージ データの読み取り】
【k-meansを使った3次元画像データのセグメンテーション】※R2018bより追加

4 commentaires

ssk
ssk le 31 Jan 2019
ご回答誠にありがとうございます。
こちらの動画は既に確認しておりますが、segmentationではなくて、classificationによりスポットを当てたいと考えております。
たとえば肺がん患者のMR画像と肺がん患者ではない健康体のMR画像を大量に読み込んで、任意の肺のMR画像を読み取らせると、肺がんかどうか画像診断するという分類器を作成したいと考えております。この場合につきまして補足等ございましたら頂けますと幸いです。
初心者につき、至らない点もございますがどうぞよろしくお願いいたします。
Kazuya
Kazuya le 31 Jan 2019
classification であればまずは AlexNet を使用した転移学習 のサンプルから始めるといいのかなと。
問題になるのは DICOM 画像である点ですが、
で類似の質問がありました。回答にもある通り
1:Kazuya Machida さんがコメントくださった方法で DICOM 画像を読み取り、PNGなどの一般的な画像フォーマットで保存しなおす
2:DICOM 画像をそのまま読み込むようにする
の2つの方法があるかと思います。1の方がサンプルをそのまま転用しやすいかとは思いますが、
imds = imageDatastore(imageDir, 'FileExtensions','.dcm','ReadFcn',@readDicomDatastoreImage);
という風に(注:このままでは動きません) imageDatastore で DICOM 画像を読み取る手法の方がスマート?な気はしますね。。
ssk
ssk le 31 Jan 2019
Kazuyaさま
ご回答誠にありがとうございます。DICOM画像の変換の件、ご示唆を頂きまして誠にありがとうございました。
DICOM画像をそのまま扱うのは大変そうですので、PNGファイルへの変換を検討いたします。
また、classificationの参考となりそうなリンクを見つけたのでこちらをもとに取り組んでみたいと思います。
https://jp.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/55107-brain-mri-tumor-detection-and-classification
Kazuya
Kazuya le 1 Fév 2019
Good luck :)

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