研究課題
本研究の目的は医療データマイニングにおける、特に、医療イメージデータ検索における、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である。本研究で提案するシステムは確率的な非決定木構造を用いた階層構造であり、現行の判定システムにおいて主流になっている決定論的な決定ルールに比較して、強いルールの影響を縮小する方法の適用を行った。本研究で提案した方法は数値データに対する階層化ルールを用いたことで拘束力の弱いルールで判定を行う、すなわち非決定性を持たせた柔軟な決定システムの構築である。本研究で提案した医療知識発見システムの総合的実装と性能評価実験を行った。提案した計算アルゴリズム理論・学習アルゴリズム理論の確かさを明らかにする比較実験を行った。本研究の目的を達成するために下記の研究を実施した。データから知識獲得の概念を数理モデル化し、複数の数値属性に関しての高次元高速アルゴリズム設計と解析を行い、最適なデータ近似手法の計算理論を確率するために(1)医療画像データ診断システムの構築実験:1)提案した理論の実装を行い、計算機実験より画像データから画像診断を行う実験を実施し、提案システムの精度を調べた。2)ハッシュを使うことにより提案アルゴリズム高速化の改良を行った。(2)提案アルゴリズムの実装:1)実験データを使いシステムの性能評価を行い、提案手法の妥当性、有効性、精度を調べた。2)実装実験より既存手法と比較し、過学習の回避と予測制度の向上を実験より示した。
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Pattern Recognition Letters
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10.1016/j.patrec.2016.03.029
Proceedings of the Young Researcher Workshop on Automata, Languages and Programming (YR-ICALP2015)
巻: 2015 ページ: 33-41
Proceedings of the 18th Korea-Japan Joint Workshop on Algorithms and Computation
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