@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00067020, author = {稲垣, 大樹 and 庄野, 逸 and Taiju, Inagaki and Hayaru, Shouno}, issue = {34}, month = {Dec}, note = {コンピュータ支援診断 (computer-aided diagnosis, CAD) において,CT 画像などの画像診断を行うようなシステムを構築する場合,画像クラス分類は重要な課題である.一般に,医師が経験で得た知識をアルゴリズムとして定義することは難しいため,計算機で実装することは困難を伴う場合が多い.本研究は,ヒトが画像の判別を行うようなメカニズムを何らかの形で CAD システムに取り入れることで,このクラス分類に対するアプローチを行うことを目的としている.ここでは,クラス分類において重要なウェイトを占める特徴抽出に対して,生物の視覚の学習モデルとして考案されたスパースコーディングを適用し,画像データから抽出された特徴が有効なものであるかの評価を試みた., Image classification is a important problem when we build a system preforming the image diagnosis such as CT in Computer-Aided Diagnosis(CAD). In general, it has many cases with the difficulty to implement with a computer, because it is difficult to define the knowledge that a doctor got by experience as algorithm. In this sutdy, there is it for the purpose of performing approach for this class classification taking the mechanism that the human distinguishes the image into CAD. And, we tried the evaluation that feature quantity extracted by sparse coding which devised as a learning model of the sighy of the human from image data was effective.}, title = {スパースコーディングを用いた医療画像の特徴抽出}, year = {2009} }