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臓器の統計形状モデルの表現に、通常の正規分布を採用するのではなく、q-正規分布を採用することにより、学習データ数が少ない場合でも頑健にモデルパラメータを推定できる頑健なモデル構築法を開発した。モデルは学習データ集合より構築され、臓器の多様性の次数と比べて充分多くのデータを収集することは容易ではない。データ数が少ないとき、正規分布を採用すると、過学習によりモデルの表現能力を高くすることが難しい。従来の階層モデルも、各層における表現に正規分布を採用していた。本研究の成果を用いると、各階層における表現にq-正規分布を採用し、学習データに応じて最も汎化性能の高い表現を自動的に採用することが可能となる。
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