有限会社山口ティー・エル・オー クラス分類方法及び装置

血管内超音波カテーテル画像解析に関して、多数決フィルタは少数のエラーを
除去する手法として優れていますが、すべての画素を一旦それぞれ独立して
クラス分類を実行してしまうため、異なるクラスのデータ集合間の分布に大きな
重なりがある場合に妥当性のある判定結果が得られ難いです。

当社では、異なるクラス間のデータ集合の分布に重なりがあっても、精度よく
クラス分類を行うことができる『クラス分類方法及び装置』を発明しました。

各種の生体画像解析に適用でき、生体の画像に限らず他の画像解析、音声等画像以外の
データ解析にも適用できます。

【研究概要】
■異なるクラス間のデータ集合の分布に重なりがあっても、精度よく
　クラス分類を行うことができる
■各種の生体画像解析に適用でき、生体の画像に限らず他の画像解析、
　音声等画像以外のデータ解析にも適用できる
■観測データ取得用の信号として、超音波以外に音波や電磁波でもよく、
　光音響法のように送信号と受信号の物理特性が異なっている場合でも
　同様に適用できる

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

• 関連リンク - http://www.tlo.sangaku.yamaguchi-u.ac.jp/about/