|
新しい学習機能（発見的自己組織化法と主成分分析を組み合わせたハイブリッド型学習アルゴリズム）を用いた人工ニューラルネットワーク( Hybrid GMDH-type ニューラルネットワーク)のアルゴリズムを組み込んだ3次元医用画像診断支援システムの開発を行った。この3次元医用画像診断支援システムは、
１．対象臓器を画像認識してその臓器の領域抽出を行うために、Hybrid GMDH-type ニューラルネットワークを組み込んだ画像認識機構、
２．領域抽出した臓器の画像診断を行うために、Hybrid GMDH-type ニューラルネットワークを組み込んだ医用画像診断支援機能、
などの機能を備えている。この3次元医用画像診断支援システムでは、Hybrid GMDH-type ニューラルネットワークが中心的に機能しており、機械学習により、学習のための医用画像データを変えることにより、胸部、脳、心臓などの臓器の医用画像診断が可能である。Hybrid GMDH-type ニューラルネットワークは、改良形発見的自己組織化法を用いて人工ニューラルネットワークの構造を自動的に構成する機能を備えている。そして、マルチスライスＣＴやＭＲＩなどのいろいろな種類の医用画像に対しても適用可能である。しかしながら、良い診断精度を得るためには、対象臓器のいろいろな種類の医用画像の特徴量の複雑さに適した、人工ニューラルネットワークを自己組織化する必要がある。このために、システムが大規模かつ複雑になった。
|
