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本研究では、コンボリューションニューラルネットワーク(CNN)とディープGMDH-typeニューラルネットワークを組み合わせた、Hybrid型人工知能アルゴリズムを提案した。ディープGMDH-typeニューラルネットワークは、たくさんの隠れ層を持つディープニューラルネットワーク構造を自動的に自己組織化できる。そして、Hybrid型人工知能アルゴリズムを、腹部臓器の医用画像認識や、肝臓がんの医用画像診断などに応用した。また、得られた画像認識結果を、学習理論として誤差逆伝播法(BP法)を用いる従来からよく使われているシグモイド関数型人工ニューラルネットワークと比較して、その有効性を確認した。
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