多重しきい値法とSVMを用いた肺結節陰影自動認識手法の高精度化(肺CT, 医用画像一般)
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概要
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肺がん診断支援システムにおいて, CT画像から検出される結節候補陰影には結節陰影だけでなく多くの正常陰影が含まれている.我々は従来より複数のしきい値を用いて特徴量抽出を行い, その特徴量をもとに部分空間法を用いて正常陰影と結節陰影を識別する手法を開発してきた.本稿では, 得られた特徴量をもとにSupport Vector Machine(SVM)を用いて識別器を構成し, 識別することで従来手法より認識精度を向上させることができたの報告する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-01-20
著者
-
滝沢 穂高
筑波大学大学院・システム情報工学研究科
-
山本 眞司
中京大学・情報理工学部
-
松本 徹
放射線医学総合研究所
-
松本 徹
千葉県勤労者医療協会健生クリニック
-
水野 慎士
豊橋技術科学大学
-
山本 眞司
中京大学情報システム工学科
-
曾根 脩輔
JA中南信地区がん検診センター
-
曾根 脩輔
長野健康作り事業団
-
小山 真弘
安曇総合病院
-
原田 実
豊橋技術科学大学知識情報工学科
-
曽根 脩輔
Ja中南信地区がん検診センター
-
滝沢 穂高
筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
松本 徹
放射線医学総合研究所重粒子治療センター高度診断機能ステーション
-
松本 徹
健生クリニック
-
滝沢 穂高
筑波大学大学院 システム情報工学系
-
滝沢 穂高
筑波大学大学院
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