帰納学習を用いた緑内障診断支援システムの作成
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概要
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緑内障は眼圧の上昇が原因で視神経乳頭を障害する眼疾患である. 中でも開放隅角緑内障は自覚症状を伴わずに進行するため, 早期発見の対策が急務である. 眼圧測定では発見されないこともしばしばであり, このため, 眼底画像から緑内障を決定づける情報を取り出して提供することは, 医師の診断に大きく貢献する. また, 眼底画像の計算機による自動処理の研究は従来から行われてきたが, 視神経乳頭と網膜神経線維のどちらか一方だけを分析するものがほとんどで, 両者を総合的に解釈したシステムは未だに作られていないのが現状である. そこで, 本システムではより正確な診断が行えるように, 視神経乳頭(以下, 乳頭と書く)と網膜神経線維の両側面から医師に情報を提供する. その際, 帰納学習による診断データ間の関係獲得, 視神経乳頭の形を抜き出すための画像処理, 数式処理システムMathematicaによる濃度グラフ表示や3Dグラフィックス表示等の各処理を統合し, 乳頭形状と濃度の変化を出力することで医師の診断を支援する.
- 1994-03-07
著者
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