研究課題
本研究の目的は医療データにおける現行の知識発見システム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、理論研究、システムの構築である。本研究で達成するシステムは、視覚的に判りやすく、かつ精度及び効率性の高いものであり、医療分野における意思決定支援という現代社会の必須技術として大きな実用インパクトを持ち現代社会に寄与できる。本研究で対象とする医療データは、医療検査の数値データと画像データである。本研究では数値データと画像データを、離散アルゴリズムを用いた計算幾何学的な関数の最適近似の独自技法を利用し、データ分布を、ユーザに説明しやすい関数を用いて近似することで数値データベースからルールを抽出し、更にそれを組み立てて知識発見過程が医師にとって明確に理解できるシステムの構築を行うための理論確率を行った。これは、過去のデータマイニング技法に計算幾何学技法と幾何学的可視化を取り入れた画期的なシステムである。提案手法は計算幾何学手法を用いた医療画像データから自動的画像切り出しであり、切り出された画像を知識として提示することにより、医療画像データ解析の際に、知識として提案すると言った、医療画像データ知識抽出理論構築の成果を得た。本研究の主な結果として、医療画像データ認識の為に、画像切り出し問題を、最大重み領域問題としてアルゴリズムを与えた。基本領域の分割可能な和集合で表される領域族に対する最大重み領域問題について効率的なアルゴリズムを提案した。本論文における結果と交差を許した和集合領域の最適切り出し問題におけるNP困難性を比較すると，計算量と幾何学的性質の関連の解明として興味深い成果と考えられ、学術的に興味深い結果を示した。
すべて 2013 2012 その他
すべて 雑誌論文 (3件) (うち査読あり 3件) 学会発表 (7件)
Algorithms and Computation Lecture Notes in Computer Science
巻: 7748 ページ: 53-64
10.1007/978-3-642-36065-7_7
Algorithms for Sensor Systems Lecture Notes in Computer Science
巻: LNCS7718 ページ: 54-65
DOI:10.1007/978-3-642-36092-3_7
Computer Vision and Image Understanding
巻: 116(7) ページ: 83-814
10.1016/j.cviu.2012.03.003
