リンパ腫抽出における偽陽性削減のための局所構造を保持する判別分析(JAMITセッション)
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概要
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我々はPET/CT画像から腫瘍候補を自動抽出するシステムを構築している.腫瘍候補の見落としは診断支援の観点から避けねばならず,このため腫瘍抽出結果には多くの偽陽性が含まれることとなる.そこで,自動抽出した腫瘍候補を腫瘍と偽陽性とに分類する判別器を学習により構築する.学習には高次元特徴空間におけるサンプルの分布の局所的構造を保持するLocal Fisher Discriminant Analysisを採用した.腹部・下腹部を対象とした実験により偽陽性の数を減らすことに成功したので,その結果を報告する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-01-19
著者
-
高橋 辰宏
山形大学大学院理工学研究科
-
織内 昇
群馬大学核医学科
-
遠藤 啓吾
群馬大学医学部核医学科
-
小山 清人
山形大学大学院理工研究科
-
織内 昇
群馬大学医学部附属病院
-
遠藤 啓吾
群馬大学 医学部放射線診断･核医学
-
遠藤 啓吾
群馬大学医学部
-
武田 徹
筑波大学臨床医学系放射線科
-
織内 昇
群馬大学大学院医学系研究科放射線診断核医学
-
織内 昇
群馬大学医学部核医学科
-
呉 勁
筑波大学大学院人間総合科学研究科
-
武田 徹
筑波大学臨床医学系
-
湯浅 哲也
山形大学工学部
-
呉 勁
筑波大学臨床医学系
-
赤塚 孝雄
山形大学工学部
-
織内 昇
群馬大学
-
呉 勁
名古屋工業大学 大学院工学研究科
-
赤塚 孝雄
山形大学
-
赤塚 孝雄
山形大学工学部電子情報工学科
-
深見 忠典
山形大学大学院理工学研究科
-
赤塚 孝雄
山形県立産業技術短期大学校
-
新田 修平
名古屋工業大学
-
本谷 秀堅
名古屋工業大学
-
深見 忠典
山形大学工学部
-
渡邉 順久
山形済生病院
-
澤田 好秀
名古屋工業大学
-
小山 清人
山形大・工
-
武田 徹
北里大学医療衛生学部
-
渡邉 順久
済生会山形済生病院
-
深見 忠典
山形大工学
-
織内 昇
群馬大学医学部
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