特徴選択機能を持つアンサンブル学習を用いた乳房X線像上の異常陰影検出システムの高度化(診断支援(乳房・その他))
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概要
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乳房X線像上の異常陰影検出システムにおいて, 抽出された候補領域から真の異常領域だけを分類する識別器は重要な役割を担っている.しかし, このような分類問題は複雑なため, 一つの識別器だけで高い識別精度と汎化性を共に実現させるのは難しい.本論文では, Bagging法やAdaBoosting法などの代表的なアンサンブル学習法に特徴選択の機能を追加する方法について述べる.また, 提案したアンサンブル学習法によって得られた識別器を実際のシステムに導入して, 性能の改善を試みた結果についても述べる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-01-14
著者
-
縄野 繁
国立がんセンター東病院放射線部
-
根本 充貴
東京農工大学大学院
-
清水 昭伸
東京農工大学
-
小畑 秀文
東京農工大学
-
小畑 秀文
東京農工大・base
-
縄野 繁
国立がんセンター東病院
-
武尾 英哉
富士写真フイルム株式会社 宮台技術開発センター
-
武尾 英哉
富士写真フィルム(株)機器商品開発センター
-
武尾 英哉
富士写真フィルム(株) 宮台技術開発センター
-
根本 充貴
東大 医 病院
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