X線CT像からの肺がん陰影自動抽出における識別関数の理論的考察(肺CAD(1))(関連学会との共催によるバイオメディカルイメージング連合フォーラム)
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概要
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これまで我々はFalse Positive削減のための試みの1つとして,肺がん病巣候補陰影の特徴量を用いて正異常クラスからのマハラノビス距離を計算し,両者が等しくなる位置を識別境界とする判別式により識別する手法を提案してきた.本論文では,この判別式に傾き係数と切片項を新たに導入して一次形式とし,その一次形式を使って識別する手法を提案し,さらにその物理的な意味付けを行なう.一次形式の判別式において,傾き係数はサンプルデータから得られた分布の共分散行列を拡大縮小することに,切片項は正異常クラスのどちらを重要視するかによって決まるバイアス成分に相当することとが分かる.また,一次形式とそうでない判別式を対象に,正規乱数を用いたシミュレーション実験を行い,一次形式の判別式が従来のものに比べて識別能力が高いことが分かる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-01-18
著者
-
滝沢 穂高
筑波大学大学院・システム情報工学研究科
-
山本 眞司
中京大学・情報理工学部
-
舘野 之男
放医研
-
松本 徹
放射線医学総合研究所
-
滝沢 穂高
豊橋技術科学大学
-
山本 眞司
豊橋技術科学大学
-
飯沼 武
放射線医学総合研究所
-
館野 之男
放射線医学総合研究所
-
江副 敏晴
豊橋技術科学大学
-
清水 昭伸
東京農工大学
-
松本 徹
千葉県勤労者医療協会健生クリニック
-
水野 慎士
豊橋技術科学大学
-
館野 之夫
放射線医学総合研究所
-
舘野 之男
放射線医学総合研究所
-
館野 之男
千葉大学 脳神経外科
-
舘野 之男
放射線医学総合研究所障害・臨床研究部
-
飯沼 武
埼玉県立がんセンター放射線医学総合研究所
-
舘野 之男
胸部ct検診研究会
-
飯沼 武
National Institute of Radiological Sciences
-
松本 徹
放射線医学総合研究所重粒子治療センター高度診断機能ステーション
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