2015 Fiscal Year Annual Research Report
画像診断支援システムのための離散時間振動子ネットワーク系の機能的設計に関する研究
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25330288
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| Research Institution | Kagawa University |
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Principal Investigator |
藤本 憲市 香川大学, 大学連携e-Learning教育支援センター四国, 助教 (20300626)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | 離散時間振動子結合系 / 動的画像領域分割 / カオス振動応答 / 最大リアプノフ指数 / フラグメント |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究代表者らが開発した離散時間振動子ネットワーク系を画像診断支援システムに適用するため，振動子間の結合方式，カオス振動応答の有効利用，系のパラメータ最適化など，結合系の機能的設計を行うことが本研究の目的である。本研究で得られた成果は次のとおり。
１．まず，格子状又は星型に結合した離散時間振動子ネットワーク系を詳細に解析することにより，振動子から非周期的振動応答（カオス振動応答）が発生するパラメータ値を求めた。更に，カオス振動応答を有効利用することにより，単一のフラグメント（類似濃度値を持つ画像領域）だけでなく，複数のフラグメントが組み合わされた画像列（画像領域分割結果の候補群）を生成できることを見いだした。
２．カオス振動応答の発現が期待されるパラメータ値に設定した星型結合系を用いて，３次元画像における特徴画像領域を抽出するための逐次的アルゴリズムを提案した。更に，３次元ＣＴ画像を用いた実験を通じて，提案アルゴリズムの有効性を検証した。
３．上述のとおり，カオス振動応答が画像領域分割処理において有用であることから，カオスが発生するパラメータ値を最大リアプノフ指数に基づいて自動探索する手法を考案した。また，カオスを生成する離散時間力学系に対する数値実験を通して，本考案法の有効性も確認した。
４．画像領域分割処理に要する計算コストを削減するため，離散時間振動子単体の構造を簡略化した。更に，その離散時間振動子ネットワーク系をＧＰＵ装置に実装した。
上記研究成果の一部を国内外の学会で発表するとともに学術論文として誌上発表した。
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