ニューラルネットワークを用いた胸部X線画像の異常検出システム
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概要
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ニューラルネットワークを用いて,胸部X線画像から異常を検出する医療診断支援システムを構築し,その性能を調査した.2次元データの胸部X線画像からの1次元ラインパターンのサンプリングを行い,ニューラルネットワークへの入力パターンとした.入力パターンの前処理には,FFT(高速フーリエ変換)を適用した.その結果,学習パターンに対してネットワークは収束し,1次元パターンによるサンプリングとFFTによる前処理との組み合わせが,胸部X線画像における異常の有無を正しく分類する上で有効であることが分かった.また,ネットワークの学習回数を適切に設定することにより,未学習パターンの中の異常を確実に検出できるネットワークが実現された.故に,医療診断支援システムを実現する一方式としてのニューラルネットワークの有効性を示すことができた.
- 2010-03-02
著者
-
佐々木 貴啓
富士通株式会社
-
平田 吉春
鳥取大学医学部附属病院放射線部
-
岸田 悟
鳥取大学工学部電気電子工学科
-
木下 健太郎
鳥取大学工学研究科電気電子工学専攻
-
岸田 悟
鳥取大学工学研究科電気電子工学専攻
-
佐々木 貴啓
鳥取大学工学部附属電子ディスプレイ研究センター(TEDREC)
-
平田 吉春
島取大学医学部附属病院放射線部
-
山田 聖悟
島取大学医学部附属病院放射線部
-
佐々木 貴啓
北見工業大学工学部電子工学科
-
佐々木 貴啓
鳥取大学工学部附属電子ディスプレイ研究センター(tedrec):シャープ株式会社モバイル液晶事業本部
-
岸田 悟
鳥取大学電子ディスプレイ研究センター
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