著者

東浦 圭佑 Prasad Mukherjee Dipti 岡田 俊之 横田 太 堀 雅敏 高尾 正樹 菅野 伸彦 陳 延偉 富山 憲幸 佐藤 嘉伸

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.112, no.37, pp.51-56, 2012-05-10

---

本研究は,臓器形状の正常と疾患を統計形状解析による自動識別を目的としている.疾患になると形状が変形しやすい肝臓,大腿骨の学習データをを用いる.従来,正常と疾患を組み合わせた統計形状モデルによるSVM識別が行われている.本実験では,正常症例群から構築される正常統計形状モデルと疾患症例群から構築される疾患統計形状モデルを求め,正常統計形状モデルに直交する疾患統計形状の疾患部分空間を導き,未知データの変形成分を疾患部分空間に射影することにより,疾患に起因する変形成分を求める.疾患部分空間における変形成分のSVM識別により,識別精度の向上が確認できた.