がん判別処理の改良による3次元乳房CT像のための診断支援システムの高度化(ポスターセッション)
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概要
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本論文では, 著者らがこれまでに開発してきた診断支援システムの中の, 抽出された候補領域が正常かがんのどちらであるかを判別する処理の改良を行った.具体的にはまず, がん判別に用いる特徴量データベースを従来の237個から新たに283個を追加して520個とし, この中から逐次選択法により6個を選択した.また, 判別器としてSupport Vector Machineを新しく用いた.提案手法を実際の3次元乳房CT像35症例(がん34個)に適用した結果, がん検出率は従来手法から5.9%増の94.1%, 拾いすぎは0.31(個/画像)減の0.06(個/画像)となった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-01-14
著者
-
清水 昭伸
東京農工大学
-
宮川 国久
国立がんセンター中央病院 放射線診断部
-
小畑 秀文
東京農工大学
-
小畑 秀文
東京農工大・base
-
佐藤 奈都子
国立がんセンター中央病院放射線診断部
-
宮川 国久
国立がんセンター中央病院放射線診断部
-
宮川 国久
国立がんセンター中央病院
-
濱田 章宏
東京農工大学大学院生物システム応用科学府
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