| 研究課題/領域番号 |
10750312
|
|---|
| 研究種目 |
奨励研究(A)
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 研究分野 |
計測工学
|
|---|
| 研究機関 | 東京工業大学 |
|---|
研究代表者 |
亀山 啓輔 東京工業大学, 大学院・総合理工学研究科, 助手 (40242309)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
1998 – 1999
|
| 研究課題ステータス |
完了 (1999年度)
|
| 配分額 *注記 |
2,100千円 (直接経費: 2,100千円)
1999年度: 600千円 (直接経費: 600千円)
1998年度: 1,500千円 (直接経費: 1,500千円)
|
|---|
| キーワード | Tissue classification / Pattern recognition / Neural network / Model switching / Ultrasonic diagnosis / 医用超音波診断 / 非線形パラメータ / パターン分類 / ニューラルネットワーク / モデル選択 / 学習 |
|---|
| 研究概要 |
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。
|
