2011 Fiscal Year Annual Research Report
人工知能技術を応用した3次元医用画像診断支援システムの開発
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22560403
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| Research Institution | The University of Tokushima |
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Principal Investigator |
近藤 正 徳島大学, 大学院・ヘルスバイオサイエンス研究部, 教授 (80205559)
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| Keywords | 人工ニューラルネットワーク / コンピュータ支援診断 / GMDH / マルチスライスCT |
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| Research Abstract |
本年度は、医用画像診断支援システムに組み込むための改良形GMDH-typeニューラルネットワークのアルゴリズムを開発した。この改良形GMDH-typeニューラルネットワークは以下のような機能を備えている。
(1)最適な画像特徴量(入力変数)の自己選択機能
(2)最適なニューラルネットワークス構造の自己選択機能
(3)アルゴリズムの高精度化
GMDH-typeニューラルネットワークスのアルゴリズムは、進化的計算方法の一種である発見的自己組織化法を用いて多層構造をした人工ニューラルネットワークを構成する。この人工ニューラルネットワークは、最適な入力変数とネットワーク構造の自己選択機能を備えており、ネットワーク構造は、シグモイド関数型、ラジアルベース関数型、多項式型の3種類のネットワーク構造から予測誤差評価基準を最小にするように自己選択する。これらの機能を備えた改良形アルゴリズムを3次元医用画像診断支援システムに組み込む。3次元医用画像診断支援システムは以下のような機能を持っている。
(1)対象臓器を画像認識するための改良形GMDH-typeニューラルネットワークスを組み込んだ画像認識機能
(2)画像診断を行うための改良形GMDH-typeニューラルネットワークスを組み込んだ画像診断支援機能
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
肺癌を対象にして、すでにいくつかの症例に対して、開発した改良形GMDH-typ6ニューラルネットワークのアルゴリズムを適用して詳しく解析した。そして、得られた結果を、論文としてまとめることができ、また、国際会議などで発表できた。
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究で開発した、改良形GMDH-typeニューラルネットワークのアルゴリズムは、、まだ改良すべき点が多く残っており、来年度は、医用画像診断システムに組み込み多くの症例に適用して、問題点があればアルゴリズムの改良などを行っていく。
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