生体組織特性情報の融合による医用超音波診断における新たな診断基準の探索

1999 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 10750312
• Research Institution: Tokyo Institute of Technology
• Principal Investigator: 亀山 啓輔 東京工業大学, 大学院・総合理工学研究科, 助手 (40242309)
• Keywords: Tissue classification / Pattern recognition / Neural network / Model switching / Ultrasonic diagnosis

Research Abstract

医用診断を行うべき生体組織とその超音波による観測像について、医師の正常(健常)組織および異常組織(患部)という判定をもとに、注目する線形および非線形パラメータの分布の分類を行う上で、所与のモデルに依存しないニューラルネットワーク分類器の構築方法である"Model Switching"を提案した。
このModel Switching学習法については、超音波エコー画像を含む画像テクスチャの分類や、半導体の欠陥画像の自動分類系などに応用し、その成果を関連学会に報告した。

Research Products

• [Publications] K.Kameyama and Y.Kosugi: "Neural Network Model Switching for Efficient Feature Extraction"IEICE Transactions on Information and Systems. E82-D・10. 1372-1383 (1999)
• [Publications] K.Kameyama and Y.Kosugi: "An algorithm for model determination in a layered network with non-uniform hidden layer unit set"信学技法. NC98. 141-148 (1999)
• [Publications] K.Kameyama and Y.Kosugi: "Semiconductor Defect Classification using Hyperellipsoid Clustering Neural Networks and Model Switching"Proc.Int'l Conf.Neural Networks '99. #569 (1999)