病変検出用画素識別処理における学習サンプル削減に関する初期検討(一般セッション,「脳機能計測の新展開」及び一般)
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概要
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病変自動検出の一つとして,対象領域の画素から得られる特徴量を用いて識別処理行い,病変領域の検出を行う画素識別処理がある.しかし,症例あたりの学習サンプル数,特に非病変サンプル数が膨大なため学習に時間を要する.このため,学習に使用する非病変サンプルの削減が重要となる.本報告では,病変検出用画素識別処理の学習における非病変サンプル削減と検出精度との関係について検討を行う.その結果,全症例・全サンプルを用いて学習を行うことが望ましいが,学習に時間を要する場合やサンプル数過多となる場合には,非病変サンプルを削減して学習を行うことは有効であることが示唆された.
- 2012-07-12
著者
-
根本 充貴
東京大学医学部附属病院放射線科
-
花岡 昇平
東京大学大学院医学系研究科生体物理医学専攻
-
大友 邦
東京大学 放射線
-
大友 邦
東京大学 大学院生体物医学専攻放射線医学
-
大友 邦
東京大学医学部放射線科
-
大友 邦
東京大学医学部
-
根本 充貴
東京農工大学大学院
-
林 直人
東京大学医学部附属病院22世紀医療センター コンピュータ画像診断学/予防医学講座
-
増谷 佳孝
東大 大学院医学系研究科
-
大友 邦
東京大学医学部付属病院放射線科
-
花岡 昇平
東京大学医学部附属病院放射線科
-
林 直人
東京大学医学部放射線科
-
根本 充貴
東大 医 病院
-
増谷 佳孝
東京大学医学部附属病院:東京大学大学院医学系研究科生体物理医学専攻
-
吉川 健啓
東京大学医学部附属病院 コンピュータ画像診断学/予防医学講座
-
増谷 佳孝
東京大学医学部付属病院
-
野村 行弘
東京大学医学部附属病院
-
花岡 昇平
東京大学医学部付属病院 放射線科
-
林 直人
東京大学医学部附属病院22世紀医療センターコンピュータ画像診断学/予防医学講座
-
根本 充貴
東京大学医学部付属病院 放射線科
-
三木 聡一郎
東京大学大学院医学系研究科
-
増谷 佳孝
東京大学医学部附属病院放射線科:東京大学大学院医学系研究科生体物理医学専攻
-
大友 邦
東京大学医学部附属病院放射線科:東京大学大学院医学系研究科生体物理医学専攻
-
吉川 健啓
東京大学医学部附属病院
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