超音波画像の空間周波数情報を用いた生体組織分類
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概要
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画像のテクスチャを分類/識別するために局所的な2次元空間周波数成分を利用することの有効性が報告されている[1]。本研究では、超音波画像に代表される医用画像から注目する組織を識別するため、組織ごとの像の2次元パワースペクトルからその組織を特徴づける帯域を複数個抽出し、層状ニューラルネットワークを用いて学習的に識別を行った。さらに、それぞれの組織に特徴的な帯域の自動抽出の方法を提案する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-03-11
著者
-
小杉 幸夫
東京工業大学 総合理工学研究科
-
亀山 啓輔
東京工業大学 大学院 総合理工学研究科
-
亀山 啓輔
筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
亀山 啓輔
筑波大学システム情報工学研究科コンピュータサイエンス専攻
-
亀山 啓輔
東京工業大学大学院
-
森 健造
東京工業大学総合理工学研究科
-
小杉 幸夫
東京工業大学
-
Kameyama Keisuke
The Authors Are With The Interdisciplinary Graduate School Of Science And Engineering Tokyo Institut
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