進化型計算と自己組織化による適応的画像分類法の開発
研究代表者 |
馳澤 盛一郎 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 教授
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| 研究期間 (年度) |
2007 – 2010
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| 概要 | 生命科学研究用、医用画像解析システムの多くは、解析の対象や目的を絞り、分野固有のドメイン知識に基づいて開発されているため、汎用性が低く、多種多様な画像やニーズへの対応が困難である。本課題では、高い汎用性を持った画像自動分類技術を新たに開発する。撮影対象、分類目的、撮影法など条件が異なる多様な画像群に対して、進化型計算法と自己組織化写像法を用いて、(1)最適な特徴量を創出し選抜するアルゴリズム、(2)画像の傾向や分布を見通しよく可視化するアルゴリズム、(3)専門家によるアノテーションに基づいて画像自動分類を行う部分教師付学習アルゴリズムの確立を目指す。
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| 研究領域 | 創造的な生物・情報知識融合型の研究開発 |
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