高次局所自己相関特徴に基づくAdaBoostを用いた乳腺超音波画像からの異常検出
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概要
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日本 (アジア) 人での乳がん検診では乳腺超音波検診が有効であると言われている.しかし,乳腺超音波検診では乳がんの疑いのある病変の見落としが起こる可能性がある.そこで,本論文では,高次局所自己相関 (HLAC) 特徴を用いた乳腺超音波画像からの病変の自動検出手法を提案する.提案手法では,判別分析と AdaBoost を用いて正常な乳腺と病変を識別する識別器を構成し,乳腺超音波画像から病変の検出を行う.実験の結果,提案手法により乳腺超音波画像から病変の検出が可能であるということが示された.
- 2012-11-29
著者
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野里 博和
産業技術総合研究所
-
野里 博和
独立行政法人産業技術総合研究所
-
坂無 英徳
独立行政法人産業技術総合研究所
-
岩田 昌也
産業技術総合研究所情報技術研究部門
-
坂無 英徳
筑波大学システム情報工学研究科|産業技術総合研究所情報技術研究部門
-
山崎 優大
筑波大学システム情報工学研究科
-
岩田 昌也
産業技術総合研究所
-
山崎 優大
筑波大学大学院システム情報工学研究科
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