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本研究では、ウェーブレット解析と位相的データ解析のマルチスケール性に着目し、画像から解釈可能な「良質な特徴量」を抽出する手法を開発した。そして、この特徴量と機械学習手法を組み合わせることで、様々な画像処理・解析法を開発した。具体的には、二重ツリー複素数離散Wavelet変換に基づく早期大腸がんの検出法や非参照型電子透かし法の開発、Dyadic Wavelet変換に基づく歩容検出や染色アスベストの検出、Lifting Waveletを用いたDysplasia検出、Curveletを用いた早期胃がんの検出などを行った。
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