ディープロジスティックGMDH-typeニューラルネットワークとCNNを用いた頭部MRI画像の医用画像認識

抄録

本研究では、ディープロジスティックGMDH-typeニューラルネットワークとコンボリューショナルニューラルネットワーク(CNN)を用いたハイブリッド型ニューラルネットワークを用いて、頭部MRI画像の医用画像認識を行う。ディープGMDH-typeニューラルネットワークのアルゴリズムは、著者らのグループにより、各種のアルゴリズムが提案されている. ディープロジスティックGMDH-typeニューラルネットワークは、進化論的計算法の一種である改良形発見的自己組織化法を用いて、多層構造をしたディープニューラルネットワークを自動的に構成することができる。中間層の個数、最適なニューロン構造、有益な入力変数の選択などのネットワークの構造パラメータを、予測誤差評価基準（情報量基準AICや予測誤差平方和（PSS））を最小にするように、自動的に決定している。本研究では、ディープロジスティックGMDH-typeニューラルネットワークスを、文献[2，3]と同じ頭部MRI画像の医用画像認識問題に応用して、その画像認識結果を比較検討する。そして、そのアルゴリズムの有効性を確認する。