抄録
血管内組織の性状判別において，脂質性組織と線維性組織を識別することは非常に重要である．しかし，これらの組織から得られる特徴ベクトルの分布は大きく重なっているため，特徴ベクトルのみを用いた従来のクラス分類法では精度の良い判別は行えない．
本研究では，データから得られた特徴ベクトルだけでなく，そのデータの観測位置の情報をも取り入れたk近隣クラス分類法を提案する．すなわち，本提案手法は特徴空間だけでなく観測空間の情報をも同時に考慮したk近隣法である．
提案手法を実際に生体内で観測したプラークの組織性状判別問題に適用し，その有効性を確認した．
