特徴量選択による乳房X線像上の悪性腫瘤影判別能力の改善と選択基準の評価(パターン認識)
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概要
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本論文では,乳房X線像上の悪性腫瘤影と正常組織の判別に有効な少数の特徴量を39個の特徴量から選択し,それらを用いてこれまで開発した悪性腫瘤影の判別システムの能力を改善した結果について報告する。具体的には,新しいシステムによる悪性腫瘤影の判別結果を従来の9個の特徴量を用いた場合と比較して有効性を評価した。また,今回は特徴量の選択方法として前向き逐次選択法を用いたが,選択された特徴量セットの評価値として,マハラノビス距離比を用いた判別法によるROC曲線の下面積Az, 最ゆう法によるROC曲線の下面積Az,そしてNearest-Neighbor決定則による平均認識率の三つについて比較・検討したが,その結果についても併せて報告する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-05-01
著者
-
縄野 繁
国立がんセンター東病院放射線部
-
清水 昭伸
東京農工大学
-
小畑 秀文
東京農工大学
-
小畑 秀文
東京農工大・base
-
萩原 義裕
岩手大学工学部機械工学科
-
縄野 繁
国立がんセンター東病院
-
萩原 義裕
東京農工大学工学部
-
萩原 義裕
(株)日立製作所システム開発研究所
-
魏 軍
ミシガン大学
-
古屋 早知子
東京農工大学大学院生物システム応用科学研究
-
魏 軍
東京農工大学ベンチヤー・ビジネス・ラボラトリー
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