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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
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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 MI2010-71

研究会情報
研究会 MI  
開催期間 2010-11-15 - 2010-11-15 
開催地(和) 島津製作所 
開催地(英) Shimadzu Corp. 
テーマ(和) 医用画像一般 
テーマ(英) Medical Imaging 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 MI 
会議コード 2010-11-MI 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) コンピュータ支援診断のための識別器の選択法 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Choice method of classifier for computer aided diagnosis 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 識別器 / Classifier  
キーワード(2)(和/英) 臨床データ / Clinical Data  
キーワード(3)(和/英) 特徴量 / nature of the data  
キーワード(4)(和/英) AUC / AUC  
キーワード(5)(和/英) コンピュータ支援診断(CAD) / Computer-aided diagnosis (CAD)  
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) 堀江 俊介 / Shunsuke Horie / ホリエ シュンスケ
第1著者 所属(和/英) 岐阜大学 (略称: 岐阜大)
Gifu University (略称: Gifu Univ)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 松原 友子 / Tomoko Matsubara / マツバラ トモコ
第2著者 所属(和/英) 名古屋文理大学 (略称: 名古屋文理大)
Nagoya Bunri University (略称: Nagoya Bunri Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 笠井 聡 / Satoshi Kasai / カサイ サトシ
第3著者 所属(和/英) Konica Minolta Medical Imaging USA, INC. (略称: Konica Minolta Medical Imaging USA)
Konica Minolta Medical Imaging USA, INC. (略称: Konica Minolta Medical Imaging USA)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 内山 良一 / Yoshikazu Uchiyama / ウチヤマ ヨシカズ
第4著者 所属(和/英) 大分工業高等専門学校 (略称: 大分高専)
Oita National College of Technology (略称: Oita National College of Tec.)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 村松 千左子 / Chisako Muramatsu / ムラマツ チサコ
第5著者 所属(和/英) 岐阜大学 (略称: 岐阜大)
Gifu University (略称: Gifu Univ)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 周 向栄 / Xiangrong Zhou / シュウ コウエイ
第6著者 所属(和/英) 岐阜大学 (略称: 岐阜大)
Gifu University (略称: Gifu Univ)
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) 原 武史 / Takeshi Hara / ハラ タケシ
第7著者 所属(和/英) 岐阜大学 (略称: 岐阜大)
Gifu University (略称: Gifu Univ)
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) 藤田 広志 / Hiroshi Fujita / フジタ ヒロシ
第8著者 所属(和/英) 岐阜大学 (略称: 岐阜大)
Gifu University (略称: Gifu Univ)
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講演者
発表日時 2010-11-15 11:35:00 
発表時間 25 
申込先研究会 MI 
資料番号 IEICE-MI2010-71 
巻番号(vol) IEICE-110 
号番号(no) no.280 
ページ範囲 pp.27-32 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-MI-2010-11-08 


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