| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2005-03-18 09:45
狭い写像空間を有する1次元SOMにおける自己写像特性の解析 ～ 頭部MR画像への適用 ～
門脇さくら（あきた産業振興機構）・○佐藤和人・石井雅樹・間所洋和（秋田県工技センター）・犬上 篤（秋田組合総合病院） |
| 抄録 |
（和） |
本稿では，頭部ＭＲ画像における1次元SOMの自己写像特性について解析を行い，臨床画像セットから関心スライス画像を抽出し，脳萎縮の診断に必要な3つの組織（脳脊髄液，灰白質及び白質）に分類することを試みる．評価実験では，SOMの結合荷重を可視化し，学習プロセスにおける状態遷移を観測することで収束判定基準の導出が可能であることを明らかにする．結合荷重の相関係数から写像結果を2つの部分問題に分割することにより，クラスタ数が未知な問題に対する写像空間の適正化と抽出対象のラベリングが可能であることを確認した． |
| （英） |
In this paper, we analyzed self-mapping characteristics of 1-D SOM for MR brain images. We extracted slice images of interest and used them to classify the three tissues (cerebrospinal fluid (CSF), gray matter, and white matter) necessary in the diagnosis of brain atrophy. We derived convergence test standards in an evaluation experiment by visualizing the weight vectors of SOM, and observing state transitions during the learning processes. From the correlation coefficient of the weight vectors, we divided the mapping results into two partial problems, confirming that it is possible to optimize the mapping space for problems where the number of clusters is unknown and to label the extracted target. |
| キーワード |
（和） |
MRI / 自己組織化マップ / 領域分割 / コンピュータ支援診断 / / / / |
| （英） |
MRI / SOM / Segmentation / CAD / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 104, no. 742, PRMU2004-234, pp. 17-22, 2005年3月. |
| 資料番号 |
PRMU2004-234 |
| 発行日 |
2005-03-11 (TL, PRMU) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 |
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