[3E2] ソフトコンピューティング-ソフトコンピューティング

[3E2-03] ディープRBF型GMDH-typeニューラルネットワークを用いた肝臓がんの医用画像診断

〇近藤 正¹、高尾 正一郎¹、近藤 明佳、上野 淳二¹ (1. 徳島大学)

キーワード：ニューラルネットワーク、機械学習、医用画像診断

ディープＧＭＤＨ-typeニューラルネットワークスは、進化論的計算法の一種である発見的自己組織化法を用いて、多くの中間層を持つ複雑な構造をした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化する。ニューラルネットワーク構造は、予測誤差評価基準を最小にするように、中間層の数、各層のニューロン数、有益な入力変数などを自己選択して最適化しており、対象の非線形システムの複雑さに適したディープニューラルネットワーク構造を自己組織している。本研究では、ディープRBF 型ＧＭＤＨ-typeニューラルネットワークを用いて、肝臓がんの画像認識とその領域抽出を行う。本研究で使用するディープRBF 型ＧＭＤＨ-typeニューラルネットワークの特徴は、多項式型ニューロンとRBF型ニューロンを組み合わせて、データ数が少ない場合でも、非線形性の強い複雑な構造をした対象システムの特徴を、高次非線形多項式(g_i)を用いて高精度に同定できることに特徴がある。ディープRBF型ＧＭＤＨ-typeニューラルネットワークスを肝臓がんの医用画像診断に応用して、その有効性を確認する．