[1I5-GS-2] 機械学習: 機械学習と応用 (2)

[1I5-GS-2-03] ディープ多層構造型GMDH-typeニューラルネットワークとCNNを用いた胸部画像の医用画像解析

〇近藤 正¹、高尾 正一郎¹、近藤 明佳²、上野 淳二¹ (1. 徳島大学、2. 徳島医用情報科学研究会)

キーワード：ディープニューラルネットワークス、医用画像解析

本研究では、ディープ多層構造型GMDH-typeニューラルネットワークとコンボリューショナルニューラルネットワーク(CNN)を用いて胸部画像の医用画像解析を行った。ディープ多層構造型GMDH-typeニューラルネットワークは著者らのグループにより開発され、ディープニューラルネットワーク構造を自動的に自己組織することができる。そして、いろいろな臓器の医用画像認識や、肝臓がんや肺がんなどの医用画像診断などに応用することができる。本研究では、胸部臓器（心臓、肝臓、骨）の画像認識とその領域抽出に応用しその有効性を確認した。このアルゴリズムでは、有用な入力変数の自己選択機能を備えており、CNNにより作成した画像特徴量と、従来からよく使われている画像特徴量や位置情報などを合わせて入力変数として用い、すべての変数の組み合わせを発生させて有用な変数の組み合わせのみを自己選択し、ネットワーク構造を自己組織している。そして、予測誤差評価基準（情報量基準AICや予測誤差平方和PSS）を最小にするようにハイパーパラメータ（多層構造の層の数、活性化関数、有用な入力変数など）を自己選択している。