ニューロン構造の自己選択機能を備えたフィードバックGMDH-typeニューラルネットワークによる肺癌の医用画像診断

摘要

本研究では、最適なニューロン構造を自己選択するフィードバックGMDH-typeニューラルネットワークアルゴリズムを提案する。本アルゴリズムでは、ニューロン構造を、シグモイド関数型、ラジアルベース関数型、多項式型の中から自己選択する能力を備えている。さらに、フィードバック計算を行うことにより、対象となる非線形システムの複雑さに適したネットワーク構造を自己組織化できる。また、予測誤差評価基準を用いてフィードバックループの計算回数、中間層のニューロンの個数、有益な入力変数などの構造パラメータを自己選択できる。このアルゴリズムを医用画像診断へ応用しその有効性を確認した。さらに、ネットワーク構造の自己選択機能を備えているため、実際問題への応用が容易であることを示した。