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医用超音波診断のための組織の線形、非線形特性情報の融合

组织线性和非线性特征信息融合用于医学超声诊断

基本信息

批准号：
07750482
负责人：
亀山啓輔
金额：
$ 0.7万
依托单位：
Tokyo Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
财政年份：
1995
资助国家：
日本
起止时间：
1995 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

本年の研究では、特に超音波画像から注目する組織を識別するために、異なる組織画像ごとに求めた2次元パワースペクトルからその組織に特徴的な周波数帯を選び出し、層状ニューラルネットワークを用いて学習的に分類し、組織ごとのセグメンテーションを行うことに重点を置いた。組織ごとに特徴的な画像の周波数成分の情報、すなわちテクスチャ情報の抽出には、2次元Gaborフイルタを用いた。このフイルタは空間と空間周波数の間に成立する不確定性原理の不等式の下限の等号を常に満たす唯一のもので、このフイルタを用いてフイルタリングすることで空間的/空間周波数的に最も局在化したテクスチャに関する情報を得ることができる。分類の対象となる組織群を含む反射強度像と、選択したGaborフイルタを適用して得られた画像を入力とした層状ニューラルネットワークを作成し、学習的に分類することで、学習データのサンプリングに用いた画像全体についてはほぼ完全に、また他の同部位画像に対する分類においても70〜80%程度の分類精度を得ることができた。この割合は、従来特徴として用いていた組織の非線形パラメータなどを加味すればさらに向上すると考えられる。さらに、当初操作者の主観的判断で行っていた組織に特徴的な周波数帯の選択の自動化をGaborフイルタの帯域を決定するパラメータを学習的に獲得するという形で実現するKernel Modification Netという新たなニューラルネットワークモデルを提案し、同様に生体組織分類を行わせ、未学習の入力に対しては上記の方法と比較してより汎化能力の高い分類が行えることを示した。

This year's research, special ultrasound images, special ultrasound images, special The components of the special image of the organization, such as the wave number of the portrait, the wave number of the image, the extraction of the image, and the use of the two-dimensional Gabor image. The principle of uncertainty, the lower limit of inequality, the lower limit of the equal sign, the lower limit of the equal sign, the lower limit of inequality, the lower limit of inequality, the lower limit of inequality The classified image system group includes the reflection intensity image, select the Gabor image to use the image to get the image, the image to be made, the image to be classified, the image to be used, the image to be complete, the image to be complete, and the image to be complete. The portraits of other people in the same part are classified. The accuracy of the classification is 80% higher than that of 70%. The information is cut, and the special information is used to organize the non-linear structure to improve the performance. The number of cycles of the original operator's decision-making, the number of cycles of the organization, the number of cycles, the number of cycles, the number of If you have not learned how to improve your ability, you will need to be classified into different categories.