毛細血管画像を用いた遠隔自動病名判断の方法の研究

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 1997-01-30
• タイトル: 毛細血管画像を用いた遠隔自動病名判断の方法の研究
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Remote automatic decision making of deseases recognition from vessel images
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 東洋大学工学部情報工学科
• 著者所属: 東洋大学工学部情報工学科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Information and Computer Sciences, Toyo University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Information and Computer Sciences, Toyo University
• 著者名: 鳥居, 大哉; 柴田, 義孝
• 著者名(英): Hiroya, Torii; Yoshitaka, Shibata
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 医学はこれまで治療医学から予防医学へと移り変わってきた。これからは予測医学へ向かうといわれている。予測医学では医療画像の持つ解像度やノイズなどの問題や、医学における高度な専門知識のために、素人による予測は非常に困難である。そこで本研究では、実際に臨床より得られた、病気を有する人の毛細血管に関する医療画像からその特徴を取り出して知識ベース化する一方、病名判断するために被験者の毛細血管画像を顕微鏡によりリアルタイムに取り出し、これを知識ベースのパターンとマッチングさせることにより、遠隔地より被験者の病気を短時間で正確に、また専門家でなくてもある程度の病気を判別できるシステムの実現を目的とする。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Medical science has changed from treatment medicine to preventive medicine, and will change to estimate medicine in the future. So far, nonprofessional people can't easily estimate deseases from various medical images of the objective person, because medical images have serious problems, namely, noise and resolution problems and complicity of medical knowledge. Our research object is to accurately recognize person's desease from capillary vessel images without complicity of medical knowledge. We realize a desease recognition system based on a number of statistical data and knowledge from real clinical data by extracting features in capillary vessel image and establishing knowledge-base concerned with the related human deseases.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA1155524X
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告グループウェアとネットワークサービス（GN）; 巻 1997, 号 13(1996-GN-021), p. 157-162, 発行日 1997-01-30
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会