ブースティングによる角膜内皮細胞の機械学習的検出法

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS13052

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2013/03/29

タイトル(英語): Detection methods of corneal endothelial cells by boosting algorithm

著者名: 吉村 元秀(長崎県立大学)

著者名(英語): Yoshimura Motohide(University of Nagasaki)

キーワード: 細胞検出|ブースティング|視覚情報処理|detection of cells|boosting algorithm|visual information processing

要約(日本語): ブースティングによる角膜内皮細胞の機械学習的検出法を提案する。本手法は、動物の受容野における視覚情報処理を用いることにより特徴抽出画像を生成し、ブースティングによる学習を経て多細胞配列を認識する。本手法は、従来手法で問題となるIf-thenルールの設定や関数の設計、パラメータ調整など煩雑な設定を必要とせず、さらには学習に用いる教師画像と特徴抽出画像のデータセットを容易に増やすことが可能である。

要約(英語): We propose the method to detect corneal endothelial cells by boosting algorithm. It adopts visual information processing for the feature image generator and utilizes real Adaboost for learning whether it is contour of cells or not. It is not necessary to construct If-then rules for reduction of over-segmentation and to design energy function for the optimization of corneal endothelial cell.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,191 Kバイト