| 研究概要 |
医用画像上の病変領域抽出に向けた,多様体学習に基づく画像認識処理に関する実験的検討を行った.医用画像は撮像者への負担を軽減するような条件で撮像されることが多いため,多くのノイズが含まれる場合が多い.しかし実験結果から,医用画像中のノイズが,多様体学習を用いた画素ごとに計測されるテクスチャ特徴量の次元削減や,病変テクスチャ識別処理に与える影響は限定的であることが分かった.また,多様体学習ベースの1クラス識別器と2クラス識別器とを組み合わせたcascade識別処理が,病変画素の識別および病変領域抽出に有用であることが分かった.
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