講演名 2011-07-08
ネットワーク構造の自己組織化を行う改良形GMD H-typeニューラルネットワークによる肺癌の医用画像診断
近藤 正,
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抄録(和) 本研究では、発見的自己組織化法を用いてネットワーク構造を自己組織化する改良形GMD H-type二ューラルネットワークを用いて肺癌の医用画像診断を行う。本研究で用いる改良形GMD H-typeニューラルネットワークスは、発見的自己組織化法を用いてネットワーク構造を自動的に自己組織化している。ネットワーク構造の種類は、AICやPSSなどの予測誤差評価基準を最小にするように、シグモイド関数、ラジアルベース関数。多項式などの中から自己選択される。さらに、階層構造の層の数、各層のニューロン数、有益な入力変数などは予測誤差評価基準を最小にするように自己選択される。改良形GMD H-typeニューラルネットワークスを、肺癌の医用画像診断に応用して、その有効性を確認する。
抄録(英) In this study, a revised Group Method of Data Handling (GMDH)-type neural network self-selecting optimum neural network architecture is proposed. Revised GMDH-type neural network algorithm has an ability of self-selecting optimum neural network architecture from three neural network architectures such as sigmoid function neural network, radial basis function (RBF) neural network and polynomial neural network. Revised GMDH-type neural network also have abilities of self-selecting the number of layers, the number of neurons in hidden layers and useful input variables. This algorithm is applied to medical image recognition and it is shown that this algorithm is useful for medical image recognition and is very easy to apply practical complex problem because optimum neural network architecture is automatically organized.
キーワード(和) GMDH / ニューラルネットワーク / 医用画像診断
キーワード(英) GMDH / Neural network / Medical image diagnosis
資料番号 MBE2011-20
発行日

研究会情報
研究会 MBE
開催期間 2011/7/1(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
幹事氏名(和)
幹事氏名(英)
幹事補佐氏名(和)
幹事補佐氏名(英)

講演論文情報詳細
申込み研究会 ME and Bio Cybernetics (MBE)
本文の言語 JPN
タイトル(和) ネットワーク構造の自己組織化を行う改良形GMD H-typeニューラルネットワークによる肺癌の医用画像診断
サブタイトル(和)
タイトル(英) Medical image diagnosis of lung cancer by revised GMDH-type neural network self-organizing neural network architecture
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) GMDH / GMDH
キーワード(2)(和/英) ニューラルネットワーク / Neural network
キーワード(3)(和/英) 医用画像診断 / Medical image diagnosis
第 1 著者 氏名(和/英) 近藤 正 / Tadashi Kondo
第 1 著者 所属(和/英) 徳島大学大学院バイオサイエンス研究部
Graduate School of Health Sciences, The University of Tokushima
発表年月日 2011-07-08
資料番号 MBE2011-20
巻番号(vol) vol.111
号番号(no) 121
ページ範囲 pp.-
ページ数 6
発行日