ネットワーク構造の自己組織化を行う改良形GMD H-typeニューラルネットワークによる肺癌の医用画像診断

スポンサーリンク

概要

論文の詳細を見る
本研究では、発見的自己組織化法を用いてネットワーク構造を自己組織化する改良形GMD H-type二ューラルネットワークを用いて肺癌の医用画像診断を行う。本研究で用いる改良形GMD H-typeニューラルネットワークスは、発見的自己組織化法を用いてネットワーク構造を自動的に自己組織化している。ネットワーク構造の種類は、AICやPSSなどの予測誤差評価基準を最小にするように、シグモイド関数、ラジアルベース関数。多項式などの中から自己選択される。さらに、階層構造の層の数、各層のニューロン数、有益な入力変数などは予測誤差評価基準を最小にするように自己選択される。改良形GMD H-typeニューラルネットワークスを、肺癌の医用画像診断に応用して、その有効性を確認する。
2011-07-01

著者

関連論文

もっと見る

スポンサーリンク