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講演抄録/キーワード
講演名 2012-09-02 11:00
発見的自己組織化の原理を用いてニューラルネットワーク構造を自己組織化する改良形GMDH-typeニューラルネットワークによる肝臓癌の医用画像診断
近藤 正上野淳二高尾正一郎徳島大PRMU2012-32 IBISML2012-15
抄録 (和) 本研究では、最適なニューロン構造を自己選択するフィードバックGMDH-typeニューラルネットワークアルゴリズムを提案する。本アルゴリズムでは、ニューロン構造を、シグモイド関数型、ラジアルベース関数型、多項式型の中から自己選択する能力を備えている。また、予測誤差評価基準を用いてフィードバックループの計算回数、中間層のニューロンの個数、有益な入力変数などの構造パラメータを自己選択できる。このアルゴリズムを肝臓癌の医用画像診断へ応用してその有効性を確認する。まず、フィードバックGMDH-typeニューラルネットワークアルゴリズムを用いて正常な肝臓領域の画像認識と領域抽出を行う。画像の後処理を行うことにより肝臓の全体の領域を抽出する。次に、抽出した肝臓領域の画像を原画像として用いて、肝臓癌の抽出を目的にした新しいフィードバックGMDH-typeニューラルネットワークを自己組織化し、肝臓癌の候補領域を抽出する。 
(英) In this study, a feedback Group Method of Data Handling (GMDH)-type neural network self-organizing neural network architecture using heuristic self-organization is proposed. Feedback GMDH-type neural network algorithm has an ability of self-selecting optimum neuron architecture from three neuron architectures such as sigmoid function neuron, radial basis function (RBF) neuron and polynomial neuron. Feedback GMDH-type neural network also have abilities of self-selecting the number of feedback loop calculations, the number of neurons in hidden layers and useful input variables. This algorithm is applied to medical image diagnosis of liver cancer. First, normal regions of liver are recognized and extracted using the feedback GMDH-type neural network and the regions of liver are extracted after the post-processing analysis for output image. Then, a new another GMDH-type neural network is organized using the extracted liver image and the candidate image regions of liver cancer are extracted.
キーワード (和) GMDH / 医用画像診断 / ニューラルネットワークス / / / / /  
(英) GMDH / Medical image diagnosis / Neural Network / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 112, no. 197, PRMU2012-32, pp. 17-22, 2012年9月.
資料番号 PRMU2012-32 
発行日 2012-08-26 (PRMU, IBISML) 
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 PRMU2012-32 IBISML2012-15

研究会情報
研究会 PRMU IBISML IPSJ-CVIM  
開催期間 2012-09-02 - 2012-09-03 
開催地(和) 東京農工大 
開催地(英)  
テーマ(和) コンピュータビジョンとパターン認識のための機械学習および企業ニーズセッション 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 PRMU 
会議コード 2012-09-PRMU-IBISML-CVIM 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 発見的自己組織化の原理を用いてニューラルネットワーク構造を自己組織化する改良形GMDH-typeニューラルネットワークによる肝臓癌の医用画像診断 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Medical image diagnosis of liver cancer by revised GMDH-type neural network self-organizing neural network architectures using heuristic self-organization 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) GMDH / GMDH  
キーワード(2)(和/英) 医用画像診断 / Medical image diagnosis  
キーワード(3)(和/英) ニューラルネットワークス / Neural Network  
キーワード(4)(和/英) /  
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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) 近藤 正 / Tadashi Kondo / コンドウ タダシ
第1著者 所属(和/英) 徳島大学 (略称: 徳島大)
The University of Tokushima (略称: Tokushima Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 上野 淳二 / Junji Ueno / ウエノ ジュンジ
第2著者 所属(和/英) 徳島大学 (略称: 徳島大)
The University of Tokushima (略称: Tokushima Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 高尾 正一郎 / Shoichiro Takao / タカオ ショウイチロ
第3著者 所属(和/英) 徳島大学 (略称: 徳島大)
The University of Tokushima (略称: Tokushima Univ.)
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講演者
発表日時 2012-09-02 11:00:00 
発表時間 30 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 IEICE-PRMU2012-32,IEICE-IBISML2012-15 
巻番号(vol) IEICE-112 
号番号(no) no.197(PRMU), no.198(IBISML) 
ページ範囲 pp.17-22 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-PRMU-2012-08-26,IEICE-IBISML-2012-08-26 


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