| 研究課題/領域番号 |
24560497
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| 研究機関 | 徳島大学 |
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研究代表者 |
上野 淳二 徳島大学, ヘルスバイオサイエンス研究部, 教授 (60116788)
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| 研究分担者 |
近藤 正 徳島大学, ヘルスバイオサイエンス研究部, 教授 (80205559)
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| キーワード | 人工ニューラルネットワーク / GMDH / マルチスライスCT / コンピュータ支援診断 |
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| 研究概要 |
学習理論に多変量解析手法を用いて高精度解析を行う新しい人工ニューラルネットワーク（GMDH-type Neural Network）のアルゴリズムを開発して、このアルゴリズムを組み込んだ、コンピュータ支援画像診断（CAD)システムの製作を行った。本研究で開発したCADシステムは、大きく分けて2つの部分から構成されている。1つは腹部のＭＤＣＴ画像を対象にして、多くの臓器の画像特徴量を解析して、それらの領域抽出を行う人工ニューラルネットワークを組み込んだ腹部画像認識抽出機構、もう1つは、多列検出器型から得られる画像データを処理して対象となる臓器領域を画像認識して異常箇所を抽出するための人工ニューラルネットワークスによる医用画像認識システムである。そして、開発したCADシステムを用いて、腹部の臓器の画像解析を行い、多列検出器型CT画像を用いて肝臓や他の臓器の領域を正確に抽出できることを確認している。次に、臓器内部の異常な箇所を抽出する人工ニューラルネットワークを自己組織化して、抽出した肝臓や他の領域に異常な個所があれば、その領域を抽出している。このような画像解析を、いくつかの臨床データを対象に行っている。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
開発したCADシステムは大規模なソフトウエアから構成されており、実際の臨床データを対象に画像解析を行った場合、いろいろな問題点が明らかになり、ソフトウエアの修正に長い時間がかかっているため。
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| 今後の研究の推進方策 |
本研究で開発しているCAD システムは大規模なソフトウエアから構成されているため、アルゴリズムの修正を行う場合ソフトウエア修正に長い時間がかかっている。このため、ソフトウエア修正を短時間でできるように全体的なソフトウエアの構成を見直す必要があると考えている。また、多くの臨床データに適用して、診断精度と機能の確認を行う必要がある。今後これらのことを実行して実用なシステムにしていく。
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