| 研究課題/領域番号 |
21300070
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理・知能ロボティクス
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| 研究機関 | 立命館大学 |
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研究代表者 |
陳 延偉 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (60236841)
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| 研究分担者 |
田中 弘美 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (10268154)
田中 覚 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (60251980)
佐藤 嘉伸 大阪大学, 医学系・研究科, 准教授 (70243219)
古川 顕 滋賀医科大学, 医学部, 准教授 (80199421)
森川 茂廣 滋賀医科大学, 医学部, 教授 (60220042)
健山 智子 立命館大学, 情報理工学部, 助手 (90550153)
韓 先花 立命館大学, 立命館グローバルイノベーション研究機構, ポストドクトラルフェロー (60469195)
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| 研究期間 (年度) |
2009 – 2011
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| 研究課題ステータス |
完了 (2011年度)
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| 配分額 *注記 |
16,510千円 (直接経費: 12,700千円、間接経費: 3,810千円)
2011年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2010年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2009年度: 8,970千円 (直接経費: 6,900千円、間接経費: 2,070千円)
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| キーワード | 一般化N次元主成分分析 / 多次元データ / 統計モデリング / CTボリューム / 医用画像データベース / 統計ボリュームモデル / 統計テキスチャモデル / 成分選択 / CT / 肝臓 / 機械学習 / 計算機支援診断 / 肝硬変 / 統計形状モデル / 主成分分析 / CTデータ / 時系列データ / データベース / 診断支援 / 右葉,左葉 / 医用画像 / テンソル / 肝臓分割 / 少数サンプル / 位置あわせ |
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| 研究概要 |
本研究では、多次元データ解析のためのテンソルベース学習法GND-PCA(一般化N次元PCA)を新たに提案した。また、GND-PCAと3次元形状正規化法を用いた臓器の統計ボリュームモデリング法を提案した。3次元形状正規化法は、形状のバリーエションを除去し、濃度値(テキスチャ)のバリーエションのみを表現できるようにするためである。また、GND-PCAは、少数サンプルによる過学習を防ぐ為に用いた。肝臓を対象に構築した統計ボリュームモデルにおいて、少数なサンプルに対してもGND-PCAを用いれば、高い汎化能力をもつ統計モデルを構築することができた。また、構築した統計ボリュームモデルが、正常と異常の識別にもきわめて有用であることを示した。
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