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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2015-09-08 14:50 点群統計モデル構築のためのq-正規分布からのモデル選択 ○山田光統・本谷秀堅・松添 博（名工大）  MI2015-54 |
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| 抄録 | （和） | 臓器の形状統計をPDM (Point Distribution Model) を用いてより精度良く表現するために，臓器の部位ごとに適切な分布モデルを選択する手法を提案する．PDMによる統計モデル表現には，正規分布が広く利用される． 正規分布表現は，推定すべきパラメータ数も少なく，モデルを利用する推論計算を容易にする．しかし，学習データには平均からのマハラノビス距離が，他の多数のデータと比べて，格段に大きいデータが含まれることがある． このような場合に正規分布をモデルとして採用すると，推定されるパラメータの値が正確にならない．そこで本稿では，$q$-正規分布をモデル表現に採用する．$q$-正規分布は，正規分布やstudent-t分布を含むモデルである． 本稿では$q$-正規分布から学習データの表現に適したモデルを臓器の部位ごとに選択し，統計モデルを構築する手法を提案する．実際に肝臓に本手法を適用した結果，体の内側の部位において，より裾野の広いモデルが選択されたことを報告する． |
| （英） | The authors propose a method that selects an appropriate distribution model for accurately representing statistics of the shape of an organ with a PDM (Point Distribution Model). Normal distributions are widely employed for representing the statistical models in PDMs because the normal distributions have small number of parameters to be estimated and because the normal distributions make the inference for the registration of the models easier. A set of training data often includes some data of which Mahalanobis distances from the mean are much larger than those of the other data and the values of the estimated parameters can be inaccurate when such the data are included if you employ the normal distribution for the model representation. The authors employ a $q$-exponential distribution in order to handle this problem. The $q$-exponential distribution includes the normal distribution and the student-t distribution. Given a set of training data, the proposed method selects an appropriate distribution from the $q$-exponential ones for each region of a target organ in order to represent the statistical model of the target organ accurately. Using the proposed method for constructing a statistical model of the liver, the authors found that distributions with longer tails were selected in the regions that faced the inside of the body. |
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| キーワード | （和） | 点群統計モデル / モデル選択 / q-正規分布 / 赤池情報量規準 / / / / |
| （英） | Point Distribution Model(PDM) / Model Selection / q-exponential distribution / AIC / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 115, no. 218, MI2015-54, pp. 31-34, 2015年9月. | |
| 資料番号 | MI2015-54 | |
| 発行日 | 2015-09-01 (MI) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | MI2015-54 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
| 開催期間 | 2015-09-08 - 2015-09-08 |
| 開催地（和） | 電気通信大学 |
| 開催地（英） | Univ. of Electro-communications |
| テーマ（和） | 機械学習の医用画像応用 |
| テーマ（英） | Machine learning and its application to medical image processing |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MI |
| 会議コード | 2015-09-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 点群統計モデル構築のためのq-正規分布からのモデル選択 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Model Selection from the q-Exponential Distribution for Constructing an Organ Point Distribution Model |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 点群統計モデル / Point Distribution Model(PDM) |
| キーワード(2)（和/英） | モデル選択 / Model Selection |
| キーワード(3)（和/英） | q-正規分布 / q-exponential distribution |
| キーワード(4)（和/英） | 赤池情報量規準 / AIC |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山田 光統 / Mitsunori Yamada / ヤマダ ミツノリ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 本谷 秀堅 / Hidekata Hontani / ホンタニ ヒデカタ |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NIT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松添 博 / Hiroshi Matsuzoe / マツゾエ ヒロシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NIT) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2015-09-08 14:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2015-54 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | no.218 |
| ページ範囲 | pp.31-34 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2015-09-01 (MI) |
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