人工ニューラルネットワークを用いたMRIにおける肝臓病のコンピュータ自動分類法
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概要
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MR画像における肝臓病の種類を自動分類するコンピュータ支援診断システムを構築するため, 「LiverANN」という人工ニューラルネットワーク(ANN)技術に基づいたシステムを開発した.構築したANNの入力層, 隠れ層, 出力層のユニット数は, それぞれ5, 8, 5個である.入力層にはT2強調画像の均等度と4つのMR画像における病変部分の強度をとり, 出力層には5種類の肝臓病名をとる.LiverANNによる5種類の肝臓病の自動分類を行った結果, 真陽性率は93%(28/30)となった.このように, LiverANNのプログラムは, 独立したMR画像間の複雑な関係を融合する能力があることを示した.本研究では, 放射線科医(特に経験が少ない放射線科医)に参考意見を提供することの可能性が示唆できた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-01-18
著者
-
兼松 雅之
岐阜大学医学部附属病院放射線科
-
星 博昭
岐阜大学医学部放射線科
-
藤田 広志
岐阜大学工学部電子情報工学科
-
兼松 雅之
岐阜大学医学部附属病院放射線科:岐阜大学医学部附属病院放射線部
-
原 武史
岐阜大学工学部応用情報学科
-
星 博昭
岐阜大学 医学部 放射線腫瘍画像医学科
-
星 博昭
岐阜大学医学部
-
張 学軍
岐阜大学大学院医学系研究科再生医科学専攻
-
張 学軍
岐阜大学工学部応用情報学科
-
兼松 雅之
岐阜大学医学部付属病院放射線科
-
兼松 雅之
岐阜大学 医学部放射線科
-
藤田 広志
岐阜大学工学部
-
原 武史
岐阜大学工学部
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