ポップフィールド型ニューラルネットワークの連想メモリ効果を用いた超音波3次元イメージング系の後処理
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概要
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ホップフィールドニューラルネットワークを超音波イメージング系の後処理として用い, その連想メモリ効果により極度に劣化した超音波画像からもとの物体の正しい画像を想起させることを試みた. 5種類の物体について, それらの3次元超音波画像を計測し, これらの劣化画像をニューラルネットワークに入力し, 自己想起の実験を行った. 16×16ニューロンからなる連続型のホップフィールドニューラルネットワークを用いたパターン想起の実験では, 5種類の物体のうち正しく想起されたのは3種類で, 1種類の物体についてはひずみのあるスプリアス画像となり, 残りの1種類の物体は間違った物体画像を想起した. 次にネットワークの能力向上をねらい, ニューロン数を32×32に増加した容量増大型のホップフィールドニューラルネットワークを用いて実験を行った結果, すべてのパターンが正しく想起できた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-11-25
著者
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