| 研究課題/領域番号 |
26330194
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理
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| 研究機関 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 (2015-2016)
和歌山大学 (2014) |
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研究代表者 |
渡辺 顕司 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 知能システム研究部門, 研究員 (50571064)
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| 研究分担者 |
和田 俊和 和歌山大学, システム工学部, 教授 (00231035)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2016年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2015年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2014年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | 多変量解析 / 半教師あり機械学習 / 特徴量変換 |
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| 研究成果の概要 |
一般に、生物学分野における画像解析システムは特徴抽出手法と識別手法からなる。ここで、適用する問題設定に合わせた特徴抽出手法を選択・適用できれば、識別性能の向上が期待できる。しかし、数理・情報科学的知見の乏しい生物学系研究者等が、この手法を取捨選択するのは非常に困難である。
そこで本研究では、数理・情報科学的知見を持たなくとも識別性能向上効果が期待できる特徴量変換手法を提案した。本研究の提案手法と、既存の特徴量変換手法を医用画像の識別問題に適用・評価したところ、提案手法は安定した識別性能向上効果を示した。
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