講演抄録/キーワード |
講演名 |
2009-11-11 10:05
シミュレーションデータを用いた識別器の性能の検討 ○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, INC.)・内山良一・原 武史・藤田広志(岐阜大) MI2009-64 |
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,高い識別性能が得られる識別器は一意には決まらない.そのため,用いる特徴量に基づいて,正確な分類を可能にする識別器を選択することは,重要な役割を担っていると考えられる.そこで本研究では,正規分布に基づく人工的なデータ群を作成し,識別器の識別性能を比較するシミュレーション実験を行った.識別器には,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5つを比較対象として用いた.その結果,データ群の分布,次元数,データ数が識別性能に与える影響が明らかとなった. |
(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, choosing the type of classifier should be done experimentally. In this paper, we generated simulation data based on normal distributions; and then conducted a computer simulation study to compare classification performance of five classifiers, Linear Discriminant Analysis, Quadratic Discriminant Analysis, Neural Network, Support Vector Machine, and AdaBoost. As a result, Our results clearly show the effects of class distribution, number of features, and sample size on classifier performance. |
キーワード |
(和) |
識別器 / シミュレーションデータ / AUC / コンピュータ支援診断(CAD) / / / / |
(英) |
Classifier / Simulation Data / AUC / Computer-aided diagnosis (CAD) / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 109, no. 270, MI2009-64, pp. 1-6, 2009年11月. |
資料番号 |
MI2009-64 |
発行日 |
2009-11-04 (MI) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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MI2009-64 |
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