帰納学習を用いた医学知識の獲得と分類
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概要
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最近,成人病検診の際に大量の眼底写真を自動処理することが強く望まれ,盛んに緑内障眼底写真の画像解析が行われている.例えば,乾氏は色の空間的変化を利用した色座標変換による血管の抽出,除去に成功している.しかし,大量の眼底写真からその病状を自動診断し,緑内障の早期発見に貢献している例は見られない.それは,計算機自身に病状を学習し分類する機能を持たせる必要があるからであり,実現には多くの診断例に共通する緑内障診断知識の獲得が必要である.一方,最近の人工知能の分野では,帰納学習に関する研究が盛んである.帰納学習は,背景知識と数多くの事例を与えた時に,背景知識と正事例に矛盾しない,そして負事例を満たさない規則を導出することである.そこで,本稿では眼底画像を処理したデータに対して,この帰納学習の枠組を利用した診断知識の関係獲得のアプローチについて提案し,その例を示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1993-09-27
著者
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