1993 Fiscal Year Annual Research Report
ニューラル・ネットワークおよびファジー理論による検体検査支援システムの研究
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05454601
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
山内 一信 名古屋大学, 医学部, 教授 (90126912)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
深津 俊明 名古屋大学, 医学部, 講師 (60228864)
池田 充 名古屋大学, 医学部, 助教授 (50184437)
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| Keywords | ニューラル・ネットワーク / ファジー理論 / エキスパートシステム / 肝疾患 |
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| Research Abstract |
本研究の目的はコンピュータを使用して検体検査情報の解釈を専門家と同じようにできる診断支援システムの構築することにある。平成5年度では肝疾患診断支援システムの作成を行った。肝疾患のインターナルサンプル(慢性非活動性肝炎32例、慢性活動性肝炎45例、肝硬変36例、肝癌17例、脂肪肝21例、アルコール性肝障害14例)を階層型ニューラル・ネットワークに入力して、誤差逆伝播法によって、学習させたところ、各疾患の診断率は慢性非活動性肝炎(40.6%)、慢性活動性肝炎(66.7%)肝硬変(61.1%)、肝癌(35.3%)、脂肪肝(61.9%)、アルコール性肝障害(28.6%)であった。さらに専門医5人に検体検査診断を依頼し、専門医の注目検査項目、診断過程の特徴を検出してそれをニューラル・ネットワークに組込むと、診断率は慢性非活動性肝炎(78.1%)、慢性活動性肝炎(71.1%)、肝硬変(52,8%)、肝癌(70.6%)、脂肪肝(76.2%)、アルコール性肝障害(78.6%)と著しい改善が得られ、これを肝疾患診断エキスパートシステムとした。ファジー理論では検査項目ごとにメンバーシップ関数と診断論理(IF THEN RULE)を作成した結果、正常の正解率は高かったが、異常については特異度が低かった。肝疾患診断エキスパートシステムを平成5年度の設備備品費で購入したUNIXワークステーションに組込中である。
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