狭い写像空間を有する1次元SOMにおける自己写像特性の解析 : 頭部MR画像への適用(文書・文字メディアの認識・理解, 一般)
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概要
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本稿では, 頭部MR画像における1次元SOMの自己写像特性について解析を行い, 臨床画像セットから関心スライス画像を抽出し, 脳萎縮の診断に必要な3つの組織(脳脊髄液, 灰白質及び白質)に分類することを試みる.評価実験では, SOMの結合荷重を可視化し, 学習プロセスにおける状態遷移を観測することで収束判定基準の導出が可能であることを明らかにする.結合荷重の相関係数から写像結果を2つの部分問題に分割することにより, クラスタ数が未知な問題に対する写像空間の適正化と抽出対象のラベリングが可能であることを確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-03-11
著者
-
間所 洋和
秋田県立大学システム科学技術学部
-
佐藤 和人
秋田県立大学システム科学技術学部
-
佐藤 和人
秋田県工業技術センター
-
石井 雅樹
秋田県工業技術センター
-
間所 洋和
秋田県工業技術センター
-
門脇 さくら
(財)あきた産業振興機構
-
犬上 篤
JA秋田厚生連秋田組合総合病院
-
石井 雅樹
秋田県立大学
-
門脇 さくら
Smartdesign 株式会社
-
門脇 さくら
SmartDesign株式会社
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