2024-03-29T10:52:12Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001576462023-04-27T10:00:04Z01164:04619:08450:08600
点群統計モデル構築のための<i>q</i>-正規分布からのモデル選択Model Selection from the <i>q</i>-Normal Distribution for Constructing an Organ Point Distribution Modeljpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00157612/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=157646&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2016 by the Information Processing Society of Japan名古屋工業大学名古屋工業大学名古屋工業大学山田, 光統本谷, 秀堅松添, 博臓器表面の PDM(Point Distribution Model) の汎化性能を向上させるために,統計的多様性を表現する確率分布モデルを表面の部位ごとに選択する手法を提案する.モデルの汎化性能とは,学習データとは異なる未知のデータに対するモデルの適合能力のことである.PDM による統計モデル表現には,従来,正規分布が広く利用されてきた.正規分布表現は,学習データに基づくパラメータの推定が容易であり,推定されたパラメータに基づく未知データに対する推論も難しくない.しかし,学習データ数が少ない場合や学習データの分布がそもそも正規分布では説明しにくい場合に正規分布を採用してモデルを構築すると,充分な汎化性能を得ることができない.本稿では,q-正規分布族をモデル表現に採用する.q-正規分布は,正規分布や student's t- 分布を含むモデルであり,パラメータ q の値を変えることにより分布型そのものを変えることができる.本稿では q-正規分布から学習データの表現に適したモデルを臓器の部位ごとに選択し,統計モデルを構築する手法を提案する.人工データに対する実験から,提案法により,汎化性能が向上することを確認した.また,実際に肝臓に本手法を適用した結果,体の内側の部位において,より裾野の広いモデルが選択されたことを報告する.The authors propose a method that selects an appropriate distribution model that represents the statistical variety for each part of a target organ in order to improve the generalization performance of a PDM(Point Distribution Model) of the surface of the organ. The generalization performance is the adaptation ability for unkown data that are not included in a set of the training data. Normal distributions are widely employed for representing the statistical models in PDMs because one can easily estimate the parameters of the normal distributions based on training data and because one can easily infer the posterior probability distributions on the models. However, when the number of the training data is not large enough and when the normal distributions do not represent the distribution of the training data, the authors employ normal distributions and construct a model, the authors cannot obtain sufficient the generalization performance. The authors employ a q-normal distribution. The q-normal distribution includes the normal distribution and the student's t-distribution, and has a parameter, q, which controls the tail length. Given a set of training data, the proposed method selects an appropriate distribution from the q-normal ones for each region of a target organ in order to represent the statistical model of the target organ accurately. Applying the proposed method to artificial data, the authors found the improvement of the generalization performance. Using the proposed method for constructing a statistical model of the liver, the authors found that distributions with longer tails were selected in the regions that faced the inside of the body.AA11131797研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)2016-CVIM-2014162016-02-252188-87012016-02-23