最適なネットワーク構造の自己組織化能力を備えた改良形GMDH-typeニューラルネットワークと心臓領域の3次元医用画像認識への応用(領域抽出・自動検出)
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概要
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本研究ではコンピュータ支援画像診断(CAD)システムで使われる医用画像認識に適した改良形GMDH-typeニューラルネットワークアルゴリズムを開発した。このアルゴリズムは進化論的計算法の一種であり、ネットワーク構造の自己組織化能力を備えており、対象となる医用画像の特徴に最も適したネットワーク構造を自動的に組織化でき応用が容易である。このアルゴリズムを、心臓のマルチスライスCT画像の解析に応用して、心臓の3次元領域抽出を行いコンピュータが心臓領域を正確に画像認識できることを示した。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-07-08
著者
-
近藤 正
徳島大学大学院ヘルスバイオサイエンス研究部
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上野 淳二
徳島大学大学院ヘルスバイオサイエンス研究部
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上野 淳二
徳島大学 医学部保健学科診療放射線技術学講座
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近藤 正
徳島大学大学院バイオサイエンス研究部
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上野 淳二
徳島大学大学院へルスバイオサイエンス研究部
-
近藤 正
徳島大学大学院へルスバイオサイエンス研究部
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