講演抄録/キーワード |
講演名 |
2010-11-15 11:35
コンピュータ支援診断のための識別器の選択法 ○堀江俊介(岐阜大)・松原友子(名古屋文理大)・笠井 聡(Konica Minolta Medical Imaging USA)・内山良一(大分高専)・村松千左子・周 向栄・原 武史・藤田広志(岐阜大) MI2010-71 |
抄録 |
(和) |
コンピュータ支援診断(CAD)開発における偽陽性削除や良悪性鑑別などの処理では,様々な識別器が用いられている.しかし,常に,高い識別性能が得られる識別器は一意には決まることはない.そのため,用いる特徴量の性質に基づき最適な分類を可能にする識別器の選択基準を明らかにする必要がある.また,実験段階において,限られたデータ数を用いて得られた結果から,多量の未知データへ適用した場合に安定した性能を示す識別器を選択することは,CAD開発において重要であると考えられる.そこで,本研究では,臨床データから抽出した特徴量を解析し,良悪性群間にどのような差が見られるのかを調査した.そして,その特徴量を用いて,5種類の識別器(線形判別:LDA,二次判別:QDA,ニューラルネットワーク:ANN,サポートベクターマシン:SVM,AdaBoost ) の良悪性の鑑別能を比較する実験を行った.その結果より,特徴量の性質やトレーニングデータ数の違いが与える影響を考慮し,CADのための識別器選択法の可能性を提案する. |
(英) |
Various classifiers are used on the elimination of false positives or diagnosis of benign and malignant lesion. However, no classifier shows consistently superior performance regardless of the nature of the data. Therefore, it is necessary to clarify the selection criterion of the classifiers that shows optimal performance based on the nature of the feature used. Moreover, the available data for training is finite-sized in an experiment step of CAD development. Consequently, it is important to select the classifier that indicate steady classification performance applying to unknown large data set, based on one obtained by training. In this paper, we conducted the comparison study for diagnosis performance of five classifiers, namely, Linear Discriminant Analysis, Quadratic Discriminant Analysis, Neural Network, Support Vector Machine, and AdaBoost. Our dataset consists of benign and malignant lesions extracted clinical cases. The distribution analysis of features was performed. As a result, it becomes clear that the effects of nature of the features and number of training data on classifier performance are different each classifier. We propose the possibility of the selection method for classifier based on our results. |
キーワード |
(和) |
識別器 / 臨床データ / 特徴量 / AUC / コンピュータ支援診断(CAD) / / / |
(英) |
Classifier / Clinical Data / nature of the data / AUC / Computer-aided diagnosis (CAD) / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 110, no. 280, MI2010-71, pp. 27-32, 2010年11月. |
資料番号 |
MI2010-71 |
発行日 |
2010-11-08 (MI) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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MI2010-71 |