| 研究課題/領域番号 |
17K00002
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
全 眞嬉 東北大学, 情報科学研究科, 准教授 (80431550)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | 計算理論 / アルゴリズム / 計算幾何 / データマイニング |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は医療テータマイニンクにおける、特に、医療画像データ検索における、現在の精度限界を打破するための可視化知識抽 出モテルの提案である。
医療テータには膨大な属性の数値テータと膨大な画像テータかある。ところか、現在の手法では画像テータに はノイスか多く、また膨大なテータ容量であるため、解明か困難であり、テータマイニンク適用に期待か寄せられている。本研究では 医療テータの数値テータと画像テータを数値テータ集合として幾何学的に扱い、計算幾何学を用いて巨大数値テータヘースを効率的に 処理する新しい最適化アルコリスムを与え、上記の精度限界を超える精密な手法の提案を行う。本研究ではイメーシ検索モテルの構築 と、知識抽出への応用を行い、知識抽出手法における精度限界を超える精密な手法の提案か本研究の目的である。
本年度は、医療画像データから知識抽出における計算理論の見直しを行った。画像切り出しにおける計算幾何手法を用いた最適かつ高速アルゴリズムの設計を行い、その提案手法を計算機実装実験を行い挙動と精度を調べた。また、画像切り出しアルゴリズムを我々が提案したオンライン学習理論アルゴリズムに応用を行い、画像切り出しにおいてオンライン学習による機械学習理論への応用研究を行い、計算幾何手法を用いた機械学習理論の提案を行った。その提案手法を論文にまとめて国際会議で発表を行い、高い評価を得た。提案手法を階層化ルールをエキスパートに用いた決定木構築を行い、機械学習における説明性の重要な課題を本提案手法で解決する。具体的には階層化ルールをエキスパートとした決定木の最適化問題を中心に取組、エキスパート付き決定木構築アルゴリズムを実装し，ベイズ統計を用いた現在のシステムとの比較実験を行った。画像データから知識抽出において説明性を持ち備えたシステムの提案を行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
医療画像データ検索におけるオフシェクト高品質画像切り出しにおける計算幾何アルゴリズム設計について最適かつ高速アルゴリズムを国際共同研究を行っている。オンライン学習アルゴリズム、非決定性を持つ決定木システムアルゴリズムの見直しを行行い予測精度を上げるアルゴリズム設計をおこなっているが、外国共同研究者への訪問に関して渡航先の外国機関との訪問時期に関して再調整が必要になっていて、アルゴリズム設計に少し遅れがでている。
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| 今後の研究の推進方策 |
本研究の最終目的は、提案する数値テータに対する階層的セクメンテーション理論アルコリスムの高速化と改良、画像テータを数値テータ集合として幾何学敵に扱い、計算幾何学手法を用いた数値テータと画像テータから診断の高速科とその診断精度の向上と改良、学習において階層的セクメンテーションルールのエキスハートを用いたオンライン学習理論の研究を行い、学習における過学習回避と現在の予測システムの予測精度限界を他はすると共に、診断過程を明示的に示す可視化システムの構築である。テータから知識獲得の概念を数理モテル化し、画像切り出しの精度を上げるために計算幾何手法
アルゴリズムの改良を行い、高速アルゴリズムの設計を行う。また、高次元データにおける知識抽出におけるアルゴリズムの見直しを行い、精度と高速化を行う。最終的に本研究で提案する理論を総合的に実装し、計算アルゴリズム理論・学習アルゴリズム理論の確かさを明らかにする。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
研究は概ね順調に進展しているがアルゴリズム設計において少し遅れが出ている。予定していた海外研究打ち合わせ出張は相手の受け入れ先の都合で実施できず、支出できなかった。さらに、3月に予定していた外国共同研究者の招聘日程も新型コロナウィルスのため実施できず、再調整が必要になった。次年度に積極的に研究成果発表や研究打ち合わせを行う予定であり、助成金使用計画をしている。
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