胸部X線画像の異常位置検出へのニューラルネットワークの適用
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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線画像から異常位置を検出するシステムを構築し,入力パターンの前処理およびサンプリング幅がシステムの性能に及ぼす影響を調査した.画像内の選択領域に対して位置を変化させながら1次元ラインパターンのサンプリングを行い,ネットワークへの入力パターンとした.その結果,FFT(高速フーリエ変換)による前処理無しの入力パターンを用いた場合,システムは画像内の異常位置を正しく検出した.また,異常位置を正しく判定する上で最小限必要となる1次元入力パターンのライン幅,すなわちシステムの幅方向の分解能は,画像からサンプリング可能な最小値である1ピクセル(160μm)であることが分かった.以上より,胸部X線画像から正しく異常位置検出を行うシステムを実現する上での入力パターンに関する条件を明らかにすることができた.
- 2011-02-28
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
-
平田 吉春
鳥取大学医学部附属病院 放射線部
-
岸田 悟
鳥取大学工学研究科電気電子工学専攻
-
山田 聖悟
鳥取大学医学部附属病院・放射線部
-
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)
-
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
-
山田 聖悟
鳥取大学医学部附属病院
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