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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2009-11-11 10:05 シミュレーションデータを用いた識別器の性能の検討 ○堀江俊介（岐阜大）・松原友子（名古屋文理大）・笠井 聡（Konica Minolta Medical Imaging USA, INC.）・内山良一・原 武史・藤田広志（岐阜大）  MI2009-64 |
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| 抄録 | （和） | コンピュータ支援診断（CAD）開発における偽陽性削除や良悪性鑑別などの処理では，様々な識別器が用いられている．しかし，高い識別性能が得られる識別器は一意には決まらない．そのため，用いる特徴量に基づいて，正確な分類を可能にする識別器を選択することは，重要な役割を担っていると考えられる．そこで本研究では，正規分布に基づく人工的なデータ群を作成し，識別器の識別性能を比較するシミュレーション実験を行った．識別器には，線形判別（LDA），二次判別（QDA），ニューラルネットワーク（ANN），サポートベクターマシン（SVM），AdaBoostの５つを比較対象として用いた．その結果，データ群の分布，次元数，データ数が識別性能に与える影響が明らかとなった． |
| （英） | Various classifiers are used on the elimination of false positives or diagnosis of benign and malignant lesion. However, no classifier shows consistently superior performance regardless of the nature of the data. Therefore, choosing the type of classifier should be done experimentally. In this paper, we generated simulation data based on normal distributions; and then conducted a computer simulation study to compare classification performance of five classifiers, Linear Discriminant Analysis, Quadratic Discriminant Analysis, Neural Network, Support Vector Machine, and AdaBoost. As a result, Our results clearly show the effects of class distribution, number of features, and sample size on classifier performance. | |
| キーワード | （和） | 識別器 / シミュレーションデータ / AUC / コンピュータ支援診断(CAD) / / / / |
| （英） | Classifier / Simulation Data / AUC / Computer-aided diagnosis (CAD) / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 109, no. 270, MI2009-64, pp. 1-6, 2009年11月. | |
| 資料番号 | MI2009-64 | |
| 発行日 | 2009-11-04 (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 | MI2009-64 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
| 開催期間 | 2009-11-11 - 2009-11-11 |
| 開催地（和） | 大阪大学 吹田キャンパス 銀杏会館３F 大会議室 |
| 開催地（英） | Osaka Univ. Icho Kaikan |
| 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 | 2009-11-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | シミュレーションデータを用いた識別器の性能の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Classifier Performance Study Using Simulation Data |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 識別器 / Classifier |
| キーワード(2)（和/英） | シミュレーションデータ / Simulation Data |
| キーワード(3)（和/英） | AUC / AUC |
| キーワード(4)（和/英） | コンピュータ支援診断(CAD) / Computer-aided diagnosis (CAD) |
| 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） | 堀江 俊介 / Shunsuke Horie / ホリエ シュンスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 岐阜大学 (略称： 岐阜大) Gifu University (略称： Gifu Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松原 友子 / Tomoko Matsubara / マツバラ トモコ |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋文理大学 (略称： 名古屋文理大) Nagoya Bunri University (略称： Nagoya Bunri Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 笠井 聡 / Satoshi Kasai / カサイ サトシ |
| 第3著者 所属（和/英） | Konica Minolta Medical Imaging USA, INC. (略称： Konica Minolta Medical Imaging USA, INC.) Konica Minolta Medical Imaging USA, INC. (略称： Konica Minolta Medical Imaging USA, INC.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 内山 良一 / Yoshikazu Uchiyama / ウチヤマ ヨシカズ |
| 第4著者 所属（和/英） | 岐阜大学 (略称： 岐阜大) Gifu University (略称： Gifu Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 原 武史 / Takeshi Hara / ハラ タケシ |
| 第5著者 所属（和/英） | 岐阜大学 (略称： 岐阜大) Gifu University (略称： Gifu Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 藤田 広志 / Hiroshi Fujita / フジタ ヒロシ |
| 第6著者 所属（和/英） | 岐阜大学 (略称： 岐阜大) Gifu University (略称： Gifu Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2009-11-11 10:05:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2009-64 |
| 巻番号（vol） | vol.109 |
| 号番号（no） | no.270 |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2009-11-04 (MI) |
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