サポートベクトルマシンによる特徴量選択を用いたピロリ菌関連の胃組織学的分類

Helicobacter Pylori-Related Gastric Histology Classification Using Support-Vector-Machine-Based Feature Selection
IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine, Volume 12, Nomber 4, pp.523-531, 2008
20160629 yokada

本研究では,内視鏡画像からヘリコバクター・ピロリ(ピロリ菌)の胃組織像を診断するために,サポートベ クトルマシン(SVM)による SFFS(Sequential Forward Floating Selection)を使用したコンピュータ支援診断 システムを提案する.この目標を達成するために,臨床症状に関連した候補画像の特徴は,内視鏡画像から抽出 される.これらの候補の特徴を抽出する際,SFFS 法は,異なる組織学的特徴に対して SVM により最良の分類結 果を実行する特徴サブセットを選ぶために適用される.特徴サブセットから得られた分類器を用いて,新たな診 断システムは,内視鏡画像からピロリ菌関連の組織学的結果を医師に提供するために実装される.