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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2009-07-15 15:50 最適なネットワーク構造の自己組織化能力を備えた改良形GMDH-typeニューラルネットワークと心臓領域の3次元医用画像認識への応用 ○近藤 正・上野淳二（徳島大）  MI2009-50 |
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| 抄録 | （和） | 本研究ではコンピュータ支援画像診断（ＣＡＤ）システムで使われる医用画像認識に適した改良形GMDH-typeニューラルネットワークアルゴリズムを開発した。このアルゴリズムは進化論的計算法の一種であり、ネットワーク構造の自己組織化能力を備えており、対象となる医用画像の特徴に最も適したネットワーク構造を自動的に組織化でき応用が容易である。このアルゴリズムを、心臓のマルチスライスＣＴ画像の解析に応用して、心臓の3次元領域抽出を行いコンピュータが心臓領域を正確に画像認識できることを示した。 |
| （英） | In this study, a revised GMDH-type neural network algorithm self-organizing the optimum neural network architecture is applied to 3-dimensional medical image recognition of the heart regions. The GMDH-type neural network can automatically organize the neural network architecture by using the heuristic self-organization method which is the basic theory of the GMDH algorism. The heuristic self-organization method is a kind of the evolutional computation methods. In this revised GMDH-type neural network algorithm, the optimum neural network architecture was automatically organized using the polynomial and sigmoid function neurons. Furthermore, the structural parameters such as the number of layers, the number of neurons in the hidden layers and the useful input variables are automatically selected so as to minimize the prediction error criterion defined as Prediction Sum of Squares (PSS). | |
| キーワード | （和） | GMDH / ニューラルネットワークス / 医用画像認識 / / / / / |
| （英） | GMDH / Neural network / Medical image recognition / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 109, no. 127, MI2009-50, pp. 57-62, 2009年7月. | |
| 資料番号 | MI2009-50 | |
| 発行日 | 2009-07-08 (MI) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | MI2009-50 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
| 開催期間 | 2009-07-15 - 2009-07-15 |
| 開催地（和） | 産総研臨海副都心センター 別館11F 会議室１ |
| 開催地（英） | AIST Tokyo waterfront annex 11F meeting room #1 |
| テーマ（和） | 医用画像一般 |
| テーマ（英） | general medical imaging |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MI |
| 会議コード | 2009-07-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 最適なネットワーク構造の自己組織化能力を備えた改良形GMDH-typeニューラルネットワークと心臓領域の3次元医用画像認識への応用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Revised GMDH-type neural network self-organizing optimum neural network architecture and its application to 3-dimensional medical image recognition of heart region |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | GMDH / GMDH |
| キーワード(2)（和/英） | ニューラルネットワークス / Neural network |
| キーワード(3)（和/英） | 医用画像認識 / Medical image recognition |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 近藤 正 / Tadashi Kondo / コンドウ タダシ |
| 第1著者 所属（和/英） | 徳島大学 (略称： 徳島大) The University of Tokushima (略称： Tokushima Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 上野 淳二 / Junji Ueno / ウエノ ジンジ |
| 第2著者 所属（和/英） | 徳島大学 (略称： 徳島大) The University of Tokushima (略称： Tokushima Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2009-07-15 15:50:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2009-50 |
| 巻番号（vol） | vol.109 |
| 号番号（no） | no.127 |
| ページ範囲 | pp.57-62 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2009-07-08 (MI) |
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