研究課題
若手研究(B)
本研究では，形状や濃度分布の変動が大きい人体臓器の認識において，そのばらつきを効率的に捉える生成型学習とその臓器・疾病認識手法の開発を行った．気管支および血管の木構造認識では，生成型学習に適した有効な特徴量を明らかにし，気管支および血管木構造の認識精度の向上が達成された．臓器の認識アルゴリズム開発では，ばらつきを表現したアトラスを生成型学習に基づいて構築し，腹部臓器の認識性能を向上できることを示した．胸部で重要なリンパ節検出では，リンパ節に特異的に反応するフィルタを新たに開発し，高精度にリンパ節を検出できることを示した．以上より，生成型学習が臓器・疾病認識に有効であることを示すことができた．
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