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本研究の目的は医療データマイニングにおける、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デルの提案である。医療には膨大な属性の数値と膨大な画像かある。現在の手法では画像にはノイズか多く、また膨大な容量であるため、解明か困難であり、データマイニング適用に期待か寄せられている。本研究では 医療の数値と画像を数値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ベースを効率的に 処理する新しい最適化アルゴリズムを与え、上記の精度限界を超える精密な手法の提案を行った。本研究ではイメージ検索モデルの構築と、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、画像データから知識抽出におけるアルゴリズムの改良を行い、計算幾何手法を用いた高速アルゴリズムの設計を行い知識抽出精度の向上と妥当性を調べた。特に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をの実装を行い、様々な画像で実験を行い、設計したアルゴリズムの挙動を調べた。提案アルゴリズムを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応用を行い、計算機実験を行い提案手法の機械学習での探索精度向上を確認し、有効性を確認した。本年度は最終年度で、数値データと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構築と探索精度向上を実験より確認した。
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