シミュレーションデータを用いた識別器の性能の検討(識別,位置合わせ)
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概要
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コンピュータ支援診断(CAD)開発における偽陽性削除や良悪性鑑別などの処理では,様々な識別器が用いられている.しかし,高い識別性能が得られる識別器は一意には決まらない.そのため,用いる特徴量に基づいて,正確な分類を可能にする識別器を選択することは,重要な役割を担っていると考えられる.そこで本研究では,正規分布に基づく人工的なデータ群を作成し,識別器の識別性能を比較するシミュレーション実験を行った.識別器には,線形判別(LDA),二次判別(QDA),ニューラルネットワーク(ANN),サポートベクターマシン(SVM),AdaBoostの5つを比較対象として用いた.その結果,データ群の分布,次元数,データ数が識別性能に与える影響が明らかとなった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-11-04
著者
-
藤田 広志
岐阜大学大学院医学系研究科知能イメージ情報分野
-
原 武史
岐阜大学大学院医学系研究科知能イメージ情報分野
-
内山 良一
岐阜大学大学院医学系研究科医療情報学分野
-
松原 友子
名古屋文理大学情報文化学部
-
藤田 明宏
興和(株)
-
藤田 広志
岐阜大学大学院医学系研究科
-
藤田 広志
岐阜大学大学院
-
笠井 聡
Konica Minolta Medical Imaging Usa Inc.
-
原 武史
岐阜大学大学院 医学系研究科再生医科学専攻 知能イメージ情報分野
-
内山 良一
岐阜大学大学院医学系研究科
-
堀江 俊介
岐阜大学大学院医学系研究科知能イメージ情報分野
-
藤田 広志
岐阜大学大学院医学系研究科再生医科学専攻知能イメージ情報分野
-
原 武史
岐阜大学大学院医学系研究科再生医科学専攻知能イメージ情報分野
-
松原 友子
名古屋文理大学
-
松原 友子
名古屋文理大学情報文化学部情報文化学科
-
藤田 広志
岐阜大学 大学院医学系研究科 知能イメージ情報分野
-
内山 良一
大分工業高等専門学校 制御情報工学科
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