Support Vector Machine (SVM)の初期検討および異常陰影候補検出アルゴリズムへの応用

摘要

われわれは画像中の病変陰影候補を自動的に検出することにより医師を支援するコンピュータ支援診断(Computer-Aided Diagnosis: CAD)システムを開発中である．病変陰影候補の検出では，さまざまな特徴量を用いて病変陰影か正常組織かの識別を行っている．一方，最適な識別境界を得る一つの手法としてSupport Vector Machine (SVM)が注目されている．本研究では，SVMの初期検討として，カーネル関数の選択とパラメータの設定方法について考察した．そして，その応用として，乳がんの重要所見である腫瘤陰影検出アルゴリズムに適用し，有効性を確認した．