2P-05
骨髄画像による白血病の症例分類
○米田裕哉，長尾智晴（横浜国大），神尾　直（自治医科大付属さいたま医療センター）
近年,医師の診断支援に関する研究が行われている.本論文では症例数が複数あり,診断が容易ではない白血病の症例分類を行う手法を提案する.手法の概要としては,多段の画像フィルタ列を,血球細胞に染色を施した骨髄画像に適用し,出力画像から特徴量を抽出する.それを繰り返し,一つの原画像から複数の特徴量を抽出する.多段フィルタ列は,画像処理フィルタの組み合わせをGenetic Programming(GP)で最適化し,木構造状に生成する手法Automatic Construction of Tree-structural Image Transformation(ACTIT)を利用する.適応度には出力画像から抽出した特徴量とそこまでに得た出力画像から求めた特徴量との距離を用いる.最終的に得られた複数の画像から求めた特徴量を用いてNeural Network(NN)を学習させ,多クラス分類により白血病の症例を分類する.
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