表題番号:2014K-6190 日付:2015/03/25
研究課題適応型進化的システムの知的構成のための基礎研究
研究者所属(当時) 資格 氏名
(代表者) 理工学術院 大学院情報生産システム研究科 教授 古月 敬之
研究成果概要
 進化的手法は、全局的な探索手法として工学的に幅広く応用されているが、対象問題の解空間の情報を考慮しないため、膨大な解空間が有する複雑な最適化問題には、適用しにくい問題点がある。そこで、本研究では、対象問題の解空間の情報を自動的に抽出し活用しながら適応型進化的手法の探索を誘導するように構築を行う。本年度では、進化的手法一種である遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm, GA)を改良し、腎臓の糸球体の抽出に適用した。①Cannyオペレータによる抽出した腎臓の切片画像の部分目標エージと②既に隣の切片画像から抽出された目標エージの情報をGAのコーディングにおいて有効に活用したハイブリッドGAによるエージ抽出法を提案した。提案法では計算時間の縮短と抽出精度の向上を同時に実現したことを実データによる確認した。