| 研究課題/領域番号 |
26420421
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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 |
制御・システム工学
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| 研究機関 | 徳島大学 |
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研究代表者 |
近藤 正 徳島大学, 大学院医歯薬学研究部(医学系), 教授 (80205559)
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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 |
2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2016年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2015年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2014年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | ニューラルネットワーク / 医用画像診断 / 人工ニューラルネットワーク / ＧＭＤＨ / 人工知能技術 / 機械学習 / GMDH |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、改良形発見的自己組織法と主成分回帰分析法を組み合わせた新しい学習アルゴリズムを用いた人工ニューラルネットワーク（Revised GMDH-typeニューラルネットワーク）を提案し、このネットワークを組み込んだ3次元医用画像診断支援システムを開発して、肺、脳、心臓などの臓器の医用画像認識とその領域抽出および肺がんなどの医用画像診断などを行った。このニューラルネットワークは、人工ニューラルネットワークの構造を自動的に構成する機能を備えており、マルチスライスＣＴやＭＲＩなどのいろいろな種類の医用画像の複雑さに最も適した人工ニューラルネットワーク構造を自己組織化することが可能である。
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