テクスチャ解析とニューラルネットワークを利用した肝硬変診断の検討
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概要
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我々は肝硬変の実質パターンを,結節性エコー病変の大きさに応じて, 4型に分類してきた.本報では0型から3型の超音波像を,同時濃度生起行列とランレングス行列による, 2つのテクスチャ解析で,パターン分類することについて述べる.また, これらの解析法で判別が困難な,0型と1型の超音波像に対して認識率を高めるために,バックプロパゲーション則によるニューラルネットワークを適用してみた.その結果,約80%の認識率が得られた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-09-21
著者
-
谷萩 隆嗣
千葉大学工学部
-
小林 暁
木更津工業高等専門学校 専攻科
-
福田 浩之
千葉大学医学部附属病院腫瘍内科
-
江原 正明
千葉大学医学部附属病院腫瘍内科
-
福田 浩之
国保成東病院 内科
-
福田 浩之
千葉大学医学部第一内科
-
江原 正明
千葉大学大学院腫瘍内科
-
江原 正明
千葉大学大学院 医学研究院 腫瘍内科
-
江原 正明
千葉大学医学部第一内科
-
吉野 進也
帝京平成大
-
小林 暁
帝京平成大学情報学部情報工学科
-
江原 正明
千葉大学大学院腫瘍内科学
-
江原 正明
千葉大学医学部第1内科
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