要約
コンテンツベース医療画像検索（CBMIR）は、クエリ画像に含まれる特徴とデータベース内の画像に含まれる特徴を比較することで、関連する画像を検索する一般的な手法とされている。しかし、乳がん画像に関するCBMIRに関する研究は、依然として十分な進展が見られないため、課題が残っている。従来の研究では、特徴抽出プロセスにおける精度の低さや誤情報の発生が問題視されており、性能の向上が困難であった。本研究では、これらの課題を解決するため、CNNベースのオートエンコーダー手法を活用し、特徴抽出プロセスにおける誤情報の低減と性能の向上を図ることを目的としている。本研究で用いたデータセットはBreakHisデータセットである。その結果、CNNベースのオートエンコーダー手法を用いた乳がん画像検索において、従来の手法と比較して高い性能が達成された。主クラスデータセットカテゴリでは平均精度（Average Precision）が0.9237、サブクラスデータセットカテゴリでは0.6825を記録した。