自己組織化マップを用いた医療データの分類に関する研究(画像処理・解析)
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概要
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医療データの鑑別診断は医師が正常・異常の判定を行うため, 判断を行う医師の経験や技倆に左右されやすい.このような鑑別診断を客観的な基準に基づいて行うために計算機による診断支援システムの構築が求められている.本研究では自己組織化マップ(Self-Organization Map)を用いた診断支援システムを構築し, 肺のCT画像データの分類・判定を試みた.SOMは教師なし学習の一種で, 特に教師信号を必要とせず学習データの類似関係のみに基づいて, データを2次元上のマップと呼ばれる構造に配置していく手法である.マップ上では, 類似したデータが近くに配置され, クラスタリングされる性質があるため, 画像などの高次元の入力データでも, その類似関係が視覚的にわかりやすい形で提示可能であり, 鑑別診断を行う際に有効な判断材料となることが期待できる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-01-15
著者
-
庄野 逸
山口大学工学部知能情報システム工学科
-
木戸 尚治
山口大 大学院医学系研究科
-
木戸 尚治
山口大学工学部知能情報システムエ学科
-
木戸 尚治
山口大学工学部知能システム工学科
-
後藤 芳治
山口大学工学部
-
庄野 逸
電気通信大学電気通信学部情報通信工学科
-
庄野 逸
山口大学工学部
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