ニューラルネットワーク援用画像解析システムにおける診断情報の抽出
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概要
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本研究では、画像より抽出される数値的情報を用いて、ニューラルネットワークにより画像を分類する際に問題に内在するルールの抽出および結果の信頼度の数値化を目標としている。そこで、ニューラルネットワークの学習動作の中で、各クラス毎の中間層の値がそれぞれ直交するよう、誤差関数に評価項を付加して荷重更新則を制御することにより、中間層の活性状態が各クラス毎に明確化されルール抽出に有効な状態となることを示し、また初期の学習における学習速度の点についても中間層の値に対する評価項が効果を表すことを示した。更に、分散型のニューラルネットワークを提案し、Dempster-Shaferの確率理論に基づいて分類結果の信頼度に対する考察を行った。また処理の一例としてSPECT画像から脳の疾患を分類する作業での適用を試みた。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-02-05
著者
-
百瀬 敏光
東京大学医学部放射線科
-
熊倉 嘉貴
東京大学医学部放射線科
-
熊倉 嘉貴
埼玉医科大学総合医療センター 放射線科
-
三浦 雄文
東京工業大学 総合理工学研究科
-
小杉 幸夫
東京工業大学 総合理工学研究科
-
熊倉 嘉貴
東京大学 医学部放射線科
-
百瀬 敏光
東京大学 医学部放射線科
-
百瀬 敏光
東京大学
-
百瀬 敏光
東京大学医学部放射線医学教室
-
百瀬 敏光
東京大学医学部放射線学科
-
百瀬 敏光
東京大学放射線医学講座
-
三浦 雄文
東京工業大学
-
小杉 幸夫
東京工業大学
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