多層型人工ニューラルネットワーク構造の自己組織化機能を備えた改良形GMDH-typeニューラルネットワークによる肺癌の医用画像診断(画像処理・符号化及び一般)

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概要

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本研究では、進化論的計算方法の一種である発見的自己組織化法を用いて、対象となる非線形システムの特徴に適した複雑さを持った多層型人工ニューラルネットワーク構造を自己組織化する機能を備えた改良形GMDH-typeニューラルネットワークのアルゴリズムを提案し、肺癌の医用画像診断へ応用した。このアルゴリズムでは、最適な複雑さを持つニューラルネットワーク構造が、ラジアルベース関数型ニューロンと多項式型ニューロンを用いて構成され、多層構造の層の個数、隠れ層のニューロンの個数、有益な入力変数などは、予測誤差評価基準(PSS)を最小にするように構成される。このアルゴリズムを肺癌の医用画像診断に応用して、コンピュータが肺癌領域を正確に画像認識して領域抽出できることを示した。
2012-04-20

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