MRI組織分類における遺伝的アルゴリズムによる特徴量の選択
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概要
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MR(Magnetic Resonance)画像等の生体断層画像の組織分類は疾病領域の抽出のみならず, 他の画像との融合や3次元可視化を目的とした臓器抽出の際に基本となる作業である. 従来, 画像組織分類に用いられる特徴量の善し悪しは分類の結果を見て試行錯誤的に行われてきた. ところが分類器にニューラルネットを用いる場合, 特徴量選択から分類精度の評価までにはかなりの計算時間を要するという問題点があった. 本論文では, 分類器を実際に構成する前に, 組織分類の高精度化に必要な特徴量の最適な選択を遺伝的アルゴリズム(GA)を用いて実現する方法について述べる. 本手法では, 特徴の最適な組合せを探索するための評価基準としてVQCCE(Vector Quantized Conditional Class Entropy)を用いる. VQCCEは各特徴ごとの分類性能だけでなく, 特徴間の相関度, 直交性なども考慮した評価基準であり, 組織分類に本質的な特徴を選び出すことができる. 本論文ではGAを用いて選択した特徴量を使ってニューラルネットを構成し, 実際にMR画像の組織分類を行い, その有効性を確認する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-07-25
著者
-
小杉 幸夫
東京工業大学 総合理工学研究科
-
菅波 雄介
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
松井 和宏
静岡大学工学部
-
菅波 雄介
東京工業大学総合理工学研究科
-
松井 和宏
東京工業大学総合理工学研究科
-
小杉 幸夫
東京工業大学
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