フィードバック学習を用いた尿沈渣画像の適応的自動分類(次世代医用画像技術論文特集)
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概要
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尿中の粒子成分を調べる尿沈渣検査において, ごくまれに非典型的な形状を有する粒子が出現することがある.本論文では, 従来の方法では正確な分類が困難であった, 非典型的な尿沈渣画像の分類精度向上を目的とし, フィードバック学習型ニューラルネットワークを提案する.本手法は典型的対象の分類結果を用いてネットワークを最適化するものである.認識論理にフィードフォワード型ニューラルネットワークを用いるため, 特徴量が多い, 複雑なパターン認識にも容易に応用可能な方法である.計算機シミュレーションにより, 本手法の動作と有効性を確認した.更に尿沈渣画像の分類に本手法を適用し, 実際に非典型的な粒子を含む検体に対する分類精度が向上することを確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-01-25
著者
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