各種の生体画像解析に適用可能！精度よくクラス分類を行うことができた発明をご紹介
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。
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【用途】 ■検査システム、画像解析、データ解析、生体画像解析 ※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。
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企業情報
有限会社山口ティー・エル・オーは大学等技術移転促進法に基づき、文部科学省、経済産業省により承認されたTLOで、法人化前の平成11年11月に山口大学の教員50名の出資（資本金400万円）により設立された、リエゾン（人と人との橋渡し）一体型の技術移転組織です。 大学での研究成果を技術移転等の形で社会に還元します。 また、会員企業を募って発明情報などを優先的に開示し、これらを通して地域経済への発展にも貢献すべく活動しています。
