眼底写真による緑内障診断規則の学習
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概要
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人間の柔軟な判断力や複雑な分類能力を機械にもたせることは, 人工知能研究の目標の一つであろう. 機械学習はデータという経験からルールという判断力を得る手法であり, その中で帰納論理プログラミング(ILP)はあらかじめ背景知識を与えることで, 効率的にデータ間に存在する関係を記述することが可能である. しかし, 与える背景知識によって学習の精度, 得られるルールが変わってしまうため, 考慮が必要である. 本研究では, 適用例として緑内障の診断規則の学習を取り上げ, 専門医がどのようにして診断を行なうかといった経験則を背景知識に取り入れて, 専門医が診断を行なった39枚の眼底画像がら専門医のもつ診断知識をルールとして具体化するため, 学習されたルールを背景知識として用いることで学習ルールの無駄な探索を避け, 逐次学習で可能となったような階層的なルールを得ることを目的とする.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1997-03-12
著者
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