球面SOMを適用した眼底画像解析(一般講演B,自己組織化マップ)
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概要
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A new clustering analysis using spherical SOM has been proposed to create a more accurate representation of the data by removing the "border effect". The method is able to visualize a multi-dimensional dataset as a graphical object and to extract a tree structure from the object as a dendrogram. In my work, to better understand the potential effectiveness of the method, the clustering method using spherical SOM has been applied to real medical treatment data and has been compared the results of another approaches for clustering, which are Learning Vector Quantization, Support Vector Machine and Discriminant Analysis.
- バイオメディカル・ファジィ・システム学会の論文
- 2008-10-11
著者
-
徳高 平蔵
(有)SOMジャパン
-
徳高 平蔵
有限会社somジャパン
-
但馬 文昭
横浜国立大学
-
佐藤 秀昭
立川病院
-
松田 充夫
大島商船高等専門学校・電子機械工学科
-
Laaksonen Jorma
ヘルシンキ工科大学
-
宮武 直樹
法政大学
-
但馬 文昭
横浜国立大学 附属鎌倉中学校
-
宮武 直樹
法政大学 経済学部
-
佐藤 秀昭
国家公務員共済立川病院健康医学センター
-
松田 充夫
大島商船高等専門学校 電子機械工学科
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