1996 Fiscal Year Annual Research Report
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07680948
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Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
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Principal Investigator |
内野 英治 九州工業大学, 情報工学部, 助教授 (30168710)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
神酒 勤 九州工業大学, 情報工学部, 助手 (20231607)
山川 烈 九州工業大学, 情報工学部, 教授 (00005547)
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| Keywords | 歯科矯正 / セファログラム / セファロ分析 / ファジィ推論 / ニューラルネットワーク / ネオファジィニューロン / ファジィクラスリング / ファジィテーンプレートマッチング |
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| Research Abstract |
本年度の研究実績は以下の通りである.
1セファロ画像のファジィクラスタリング
ヒトの頭蓋骨は成長発育過程により様々な形態をしているので,セファロ画像(頭部X線規格写真)も多種多様である.そのため,セファロ画像を統一的に処理するためには,前もってセファロ画像のフラスタリングが必要である.ファジィC-Meansクラスタリング法などを適用したが,セファロ画像にはかなりの個人差があり,未だ十分なクラスタリングは実現されていない.これについては,来年度以降の継続課題としたい.
テーンプレートマッチングの評価規範
テーンプレートマッチングの評価規範として,新たに画像の分散を考慮した類似性測度を提案した.
テーンプレートマッチング
あらかじめ同一クラスタに属すると思われるセファロ画像に対し,ニューラルネットワークによるピラミッド探索を行い,セファロ画像の全体的な濃淡分布から,対象とする計測点の探索領域をまず決定した(ニューラルネットワークによる大域的探索),これにより,テーンプレートマッチングを行う領域が限定され,演算時間の大幅な短縮が実現した.その後,決定された探索領域内で,ファジィ類似性測度や画像の分散を考慮した類似性測度を用いてテーンプレートマッチングを行い(局所的探索),数種類の計測点を実用的な誤差範囲内で同定した.これにより,エキスパートによるトレース線画を一切中間情報とせず,直接セファロ原画像から計測点の同定が可能になった.
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[Publications] Eiji Uchino: "High Speed Fuzzy Learning Machine with Guarantee of Global Minimum and Its Applications to Chaotic System Identification and Medical Image Processing" International Journal on Artificial Intelligence Tools. Vol.5,Nos.1&2. 23-39 (1996)
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[Publications] 山川烈: "セファロ画像における重み付き類似性測度を用いた計測点の抽出" Biomedical Fuzzy and Human Science. Vol.2,No.1. 93-101 (1996)
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[Publications] 森下雅子: "トレース線図形を用いない直接的な計測点抽出法" 第55回日本矯正歯科学会大会抄録集. 153-153 (1996)
