画像閲覧履歴の学習による医用画像の重要度評価とその応用に関する研究(ITS画像処理,映像メディア,視覚及び一般)
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概要
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撮影技術向上による医用画像のデータ量増加に伴い,医師の診断を補助するコンピュータ支援診断が発達してきた.その代表的なものに画像処理を用いて病変部分を検出する手法があるが,これらは撮影部位やモダリティ,検出対象となる病変の種類等のパラメータに大きく依存するものであった.そこで本稿では,撮影部位等画像の内容に依存することなく病巣部分を含む重要画像を検出する手法を提案する.本手法では閲覧行動の際の操作履歴を学習することにより,各画像の重要性を判断する.また,本手法を利用して大容量データの管理を補助するアプリケーションの開発を行ったので併せて報告する.
- 2011-02-14
著者
-
土橋 宜典
北海道大学 大学院 情報科学研究科
-
山本 強
北海道大学 大学院 情報科学研究科
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土橋 宜典
北海道大学
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山本 強
北海道大学大学院情報科学研究科
-
山本 強
北海道大学
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山本 強
北海道大学工学部
-
土橋 宣典
北海道大学大学院情報科学研究科
-
土橋 宜典
北海道大学大学院工学研究科
-
丸谷 美織
北海道大学大学院情報科学研究科
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