公募研究
新学術領域研究(研究領域提案型)
医用ボリュームデータをテンソルとしてそのまま取り扱うことができる、多重線形テンソルコーディング法(LTC: Linear Tensor Coding)を開発した。提案法では、まず入力テンソルから先行研究で開発したGND-PCAでランク1テンソル基底(第1基底)を求め、次に残差テンソル(入力テンソルと再構成テンソルとの差)から第2、第3、などの基底を階層的に求めていく。残差テンソルのノルムがある閾値r(近似精度を表すパラメータ)より小さくなるまで高次の基底を求めていく。入力テンソルは、これらのテンソル基底の線形結合で表される。先行研究のGND-PCAに比べ、LTCは以下のような二つの特徴をもつ。特徴1:学習サンプル(入力テンソル)から求められた第1基底は、入力群の最も分散の大きい成分(低周波成分)を表しており、第2基底以降は、残差テンソル(入力テンソルと再構成テンソルとの差)から求められているので、入力テンソルの特徴的なパターン(高周波成分)を表しており、特定な意味・効果を表している。基底の係数はそれらの特定効果の尺度として用いることができる.病気の特定や診断支援が期待できる。特徴2: 基底の数は近似精度を表すパラメータrで自動的に決まる。また、本研究では、理論開発だけだはなく、肝臓画像データにも適用し、正常か異常かの分類実験において、従来法よりすぐれた結果がえられたので、支援診断に有効であることを示した。その成果は国際学術誌Computational and Mathematical Methods in Medicineに論文を掲載した。
25年度が最終年度であるため、記入しない。
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