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本研究では，Mathematical morphologyに基づく画像処理手法：Rotational morphological processingによって，ダーモスコピー画像の処理に関する共通基盤を構築した．多様な病変パターンの抽出等において，汎用的かつ論理的一貫性を持つ処理の実現は，実用的意義を有するものである．また，病変領域をセグメンテーションするために考案した深層学習の手法は，ニューラルネットワークが対象のみに着目することを可能にするため，解析対象の認識精度を向上させることができる．幅広い分野での応用展開が期待できる．
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