Deep neural generative model for fMRI Image analysis
脳機能画像解析のための深層生成モデル

 一般に脳画像に対して機械学習を用いた疾患の検出を行う場合,特徴抽出,識別器学習の2つの段階に分けて行われる.この手法は一定の精度を得られるものの,特徴抽出の際に識別に有用な特徴が得られていない可能性がるという問題点がある. 本研究では脳画像に対して深層学習を用いた解析を行う.しかし脳画像データは作成に大きなコストがかかり,また個人情報保護の問題もあるため大規模なデータを得られない.よって一般的な深層学習の手法である識別モデルを用いた教師あり学習では容易に過学習が起こりうる.そこで本研究では生成モデルを用いた解析を行う.特にNeural Network(NN))を用いた生成モデルであるVariational Auto-encoder(VAE)を用いる. また特徴抽出と識別器学習を同時に行うことで前述の問題点の解決を目指す.

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