30P-C-10 ニューラルガスを用いた階層型k近隣法による冠動脈組織性状の判別速度および精度の向上(医療システム,一般講演)

• 徳永 憲洋

  一般財団法人ファジィシステム研究所

• 田中 宏樹

  山口大学理工学研究科

• VACHKOV Gancho

  山口大学理工学研究科

• 末竹 規哲

  山口大学理工学研究科

• 内野 英治

  一般財団法人ファジィシステム研究所:山口大学理工学研究科

書誌事項

タイトル別名

• 30P-C-10 Improvement of Speed and Accuracy for Intravascular Ultrasound-based Tissue Classification by Hierarchical k-Nearest Neighbor Using Neural Gas

抄録

In this paper, we propose a method to advance the speed and accuracy for tissue classification of Intravascular Ultrasound (IVUS) data using Hierarchical k-Nearest Neighbor (HkNN). In this method, the neural gas is used to decide several representative vectors from the training vectors in the HkNN. The speed of calculation for tissue classification by HkNN is thus advanced. Moreover; the reliability and accuracy of the classification results are improved. They are examined by the experiments using the true IVUS data.

収録刊行物

• バイオメディカル・ファジィ・システム学会大会講演論文集

  バイオメディカル・ファジィ・システム学会大会講演論文集 24 (0), 301-304, 2011

  バイオメディカル・ファジィ・システム学会

キーワード

• IVUS (Intravascular Ultrasound)
• Tissue Classification
• Hierarchical k-Nearest Neighbor
• Neural Gas

詳細情報

• CRID: 1390001205229500800
• NII論文ID: 110008913973
• DOI: 10.24466/pacbfsa.24.0_301
• ISSN: 24242586
• ISSN: 13451510
• Web Site: https://search.jamas.or.jp/link/ui/2012301004
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • CiNii Articles
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可