最適なネットワーク構造の自己組織化能力を備えたフィードバックGMDH-typeニューラルネットワークによる心臓領域の3次元医用画像認識

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS8-9

グループ名: 【C】平成21年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2009/09/03

タイトル(英語): Three-dimensional medical image recognition of heart region by the feedback GMDH-type neural network self-organizing optimum neural network architecture

著者名: 近藤 正(徳島大学)

著者名(英語): Kondo Tadashi(The University of Tokushima)

キーワード: ニューラルネットワーク|医用画像認識|GMDHGMDH|Neural network|Medical image recognition|GMDH

要約(日本語): 本研究では改良形GMDH-typeニューラルネットワークアルゴリズムを用いて心臓領域の３次元医用画像認識を行った。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、予測誤差評価基準（PSSなど）を最小にするように自動的に組織化でき実際問題への応用が容易である。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。

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