乳房X線像上の異常陰影検出システムにおける識別器の検討(ポスター2, 医用画像一般)
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概要
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乳房X線像上の異常陰影検出システムにおいて, 抽出された候補領域から真の異常領域だけを識別する識別器は, 重要な処理のひとつである.そこで本論文では, AdaBoostを基にした学習アルゴリズムによってトレーニングされた複数の識別器アンサンブルをカスケード接続した新たなシステムを提案し, 識別精度の改善を試みる.具体的には, 初めの数段で容易に識別可能な正常影サンプルを大幅に削減させ, 最終段のアンサンブルで識別の難解な陰影に絞った学習をさせることで, 識別精度の向上を目指す.また, 提案した学習法によって得られた識別器を実際の乳房X線像に適用した結果についても述べる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-01-21
著者
-
縄野 繁
国立がんセンター東病院放射線部
-
根本 充貴
東京農工大学大学院
-
清水 昭伸
東京農工大学
-
小畑 秀文
東京農工大学
-
小畑 秀文
東京農工大・base
-
縄野 繁
国立がんセンター東病院
-
武尾 英哉
富士写真フイルム株式会社 宮台技術開発センター
-
武尾 英哉
富士写真フィルム(株)機器商品開発センター
-
武尾 英哉
富士写真フィルム(株) 宮台技術開発センター
-
根本 充貴
東大 医 病院
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