ブースティングによる3次元造影CT像からの転移性肝腫瘍抽出処理
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概要
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造影CT像上の転移性肝腫瘍の濃度分布や位置などの特徴は様々であり,単一の処理のみで対応することは難しい.本研究では,性能の低い弱セグメンテーション処理を多数作成し,それらをブースティングアルゴリズムにより組み合わせる(学習させる)ことで高精度,かつロバストなセグメンテーション処理を開発した.本文では,まず,セグメンテーションの学習アルゴリズムを一般的なU-Boostの場合について示す.次に,性質の異なる複数の損失関数を用いて実際に腫瘍抽出処理を学習させた結果をCross-Validation法により評価し,その結果に基づいて損失関数の得失について議論する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-01-12
著者
-
縄野 繁
国立がんセンター東病院放射線部
-
篠崎 賢治
九州がんセンター
-
縄野 繁
国際医療福祉大学三田病院
-
清水 昭伸
東京農工大学
-
小畑 秀文
東京農工大学工学部電子情報工学科
-
古川 大介
キヤノン株式会社
-
成平 拓也
東京農工大学
-
小畑 秀文
東京農工大学
-
清水 昭伸
東京農工大学大学院
-
小畑 秀文
東京農工大・base
-
小畑 秀文
国立がんセンター東病院 放射線部
-
古川 大介
東京農工大学
-
小畑 秀文
東京農工大学大学院工学研究科
-
古川 大介
名古屋大学大学院工学研究科
-
縄野 繁
国際医療福祉大学 放射線医学センター
-
縄野 繁
国際医療福祉大学
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