放射線医用画像の非線形解析と人工知能解析

カテゴリ: 部門大会

論文No: MC9-2

グループ名: 【C】2021年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2021/09/08

タイトル(英語): A study of nonlinear/AI analysis for medical radiographs

著者名: 久田 裕斗（福井大学）,髙田 宗樹（福井大学）,杉浦 明弘（岐阜医療科学大学）

著者名(英語): Yuto Hisada (Department of Fundamental Engineering for Knowledge-Based Society, Graduate School of Engineering, University of Fukui),Hiroki Takada (Department of Human and Artificial Intelligent Systems, Graduate School of Engineering, University of Fukui),Akihiro Sugiura (Faculty of Radiological Technology, Gifu University of Medical Science)

キーワード: 非線形解析|並進誤差|画像統計処理|画像分類|医用画像|Numerical Analysis|Translation Errors|Image Statistics|Image Classification|Medical radiographs

要約(日本語): 本研究の目的は，放射線医用画像に存在する特徴を見つけるために，非線形解析と人工知能解析の比較することである。本研究では，画像データを変換することで非線形解析を行った。胸部X線画像を対象として，胸部腫瘤の有無を非線形解析で分類が可能かどうかを検証するために並進誤差を用いた．また，胸部X線画像の並進誤差を推定するための統計処理について述べ，AIを用いた解析との比較を行う。

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