最適なネットワーク構造の自己組織化能力を備えた改良形GMDH-typeニューラルネットワークと心臓領域の3次元医用画像認識への応用

摘要

本研究ではコンピュータ支援画像診断（CAD）システムで使われる医用画像認識に適した改良形GMDH-type ニューラルネットワークアルゴリズムを開発した。このアルゴリズムは進化論的計算法の一種であり、ネットワーク構造の自己組織化能力を備えており、対象となる医用画像の特徴に最も適したネットワーク構造を自動的に組織化でき応用が容易である。このアルゴリズムを、心臓のマルチスライスCT 画像の解析に応用して、心臓の3 次元領域抽出を行いコンピュータが心臓領域を正確に画像認識できることを示した。%In this study, a revised GMDH-type neural network algorithm self-organizing the optimum neural network architecture is applied to 3-dimensional medical image recognition of the heart regions. The GMDH-type neural network can automatically organize the neural network architecture by using the heuristic self-organization method which is the basic theory of the GMDH algorism. The heuristic self-organization method is a kind of the evolutional computation methods. In this revised GMDH-type neural network algorithm, the optimum neural network architecture was automatically organized using the polynomial and sigmoid function neurons. Furthermore, the structural parameters such as the number of layers, the number of neurons in the hidden layers and the useful input variables are automatically selected so as to minimize the prediction error criterion defined as Prediction Sum of Squares (PSS).