遺伝的アルゴリズムを用いた医用画像認識システムの最適化

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2013-12-04
• タイトル: 遺伝的アルゴリズムを用いた医用画像認識システムの最適化
• タイトル / 言語: en
• タイトル: An Optimization Method for Medical Image Recognition System using Genetic Algorithm
• 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: 東邦大学大学院理学研究科
• 著者所属: 東邦大学大学院理学研究科／独立行政法人産業技術総合研究所情報技術研究部門
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Science, Graduate School of Toho University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Science, Graduate School of Toho University / Information Technology Research Institute (ITRI) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)
• 著者名: 土屋, 大輝; 野里, 博和
• 著者名(英): Daiki, Tsuchiya; Hirokazu, Nosato
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本稿では，遺伝的アルゴリズムを用いた医用画像認識システムの最適化に関する研究について述べる．医用画像における画像認識は，対象とする医用画像が一定の条件で撮影されないため複雑で難しい．しかしながら，診断に活用するために要求される認識精度は高い．そのため，最適な画像認識システムを構成する画像処理技術，特徴抽出技術，解析技術の組み合わせが複雑で，それらの設定の組み合わせも膨大になるため，最適な認識システムの構成に設定するのは難しい．そこで，本稿では，遺伝的アルゴリズムを用いた医用画像認識システムの最適化手法を提案する．提案手法では，複数の画像処理の組み合わせ，特徴抽出のパラメータのすべてを同時に最適化するために，遺伝的アルゴリズムの世代交代モデルをベースとした複数種の遺伝子が混在する最適化手法を提案し，効率良く最適なパラメータ設定を行う．41 症例の大腸内視鏡画像を対象とした検証実験の結果，提案手法により最適化された医用画像認識システムが炎症性疾患の重症度を識別する最も良い識別性能を示し，提案手法の有効性を確認した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This paper describes an optimization method for medical image recognition system using genetic algorithm. Image recognition for medical images is complex and demanding- because these images are taken under the unstable conditions. However, the recognition with high accuracy is required to utilize- the recognition results as clinical findings. Therefore, the optimal combination of the image processing, the feature extraction and the analysis, which organize the medical image recognition system, is complex. Moreover, there is huge variety of the combination of settings for these components. Thus, it is difficult to set the optimum configuration for this recognition system. In order to overcome this difficulty, this paper proposes an optimization method for medical image recognition system using genetic algorithm. To simultaneously optimize all settings of image processing and feature extraction, we propose a new optimization algorithm with multiple kinds of genes that correspond to these settings based on a generation alternation model of genetic algorithm. In the conducted experiments using the colonoscopy images of 41 cases taken from patients, the proposed method demonstrated the best performance of the optimization of the medical image recognition system that classifies the severity of the inflammatory disease.
• 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: AA12055912
• 書誌情報: 研究報告バイオ情報学（BIO）; 巻 2013-BIO-36, 号 3, p. 1-6, 発行日 2013-12-04
• 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