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本研究では、集団から計測された多数の臓器画像から、個人差による変化、年齢による経年変動を統計的変動として、統計的に堅固な腹部規格化臓器モデルを診断のためのモデルとすることを提案するとともに、効率が良く、しかも例外値に対しても堅固な高次元データの照合法と検索法を構築する。そのために、(1)腹部と胸部とを対象とした多臓器データの単一臓器データへの分離・分割、(2)平均臓器の定義と計算法、(3)時系列学習による平均臓器の時間的変化追跡法の構築、(4)平均臓器を標準蓄積モデルとした病変変化部分の検索と照合について、統計的弾性変形理論の立場から臓器形状の数理モデルに付いて研究した。
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