組織画像分類におけるCCEを用いた入力情報の選択
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概要
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生体画像の組織分類にはニューラルネットワークを用いることが有効であるが、情報量の多い画像から分類に適した特徴を抽出するためにはある領域に対して何らかの予処理を行い、ネットワークの入力としなくてはならない。この予処理手法の選択基準として、本論文では予処理出力値をベクトル量子化した後、CCE(Conditional Class Entropy)を用いた評価を行い、分類に効果的な特徴抽出手法を選択する指針とし、MR画像について実験的検討を行った。
- 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
-
菅波 雄介
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
菅波 雄介
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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