4. ニューラルネットワークによる骨粗鬆症診断のための X 線骨梁像のパターン分類(ニューラルネットワークの画像情報処理への応用)
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概要
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抽出画像の特徴量として, 三つの標準偏差(画像全体, 縦方向, 横方向)と二つの濃度値(最大値と最小値)を計算し, これらを階層型ニューラルネットワークへの入力とすることによって, 相当高い認識率(約90%)で骨粗鬆症の正常と異常に関する画像の自動分類をすることが可能であった.このことは, 本手法が骨粗鬆症のためのコンピュータ診断支援システムの構築に有用な手段と成り得ることを示唆している.
- 社団法人日本放射線技術学会の論文
- 1994-01-01
著者
-
石田 隆行
広島国際大学保健医療学部
-
藤田 広志
岐阜大学工学部電子情報工学科
-
石田 隆行
健康保険組合連合会大阪中央病院
-
山下 一也
大阪大学医学部保健衛生学科
-
滝川 厚
大阪大学医学部保健衛生学科
-
山下 一也
川崎医療短期大学放射線技術科 (前)
-
山下 一也
川崎医療短期大学
-
滝川 厚
広島県立保健福祉大学保健福祉学部放射線学科
-
滝川 厚
広島県立保健福祉短期大学
-
山下 一也
日本放射線技術学会
-
滝川 厚
大阪大学医学部保健学科
-
滝川 厚
広島県立保健福祉短期大学放射線技術科学科
-
藤田 広志
岐阜大学工学部
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