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工学系の発表会でサポートベクトルマシン(SVM)の発表を聞いて医学での適用を考えたとき、CT・MRI・超音波エコー画像・病理組織像などの情報処理にもっと利用できると思いました。
画像診断は専門家の優れた技術に依存しているのは当然ですし、SVMにおいてもその画像の特徴を見極める力が必要です。医学でSVMが普及しているとはトテモ言えませんが、いつまでも古典的な母集団仮説の検定だけで医学的データの情報を語ることは出来ません。
SVMは簡単に言いますと非線形を線形で分析する方法だと言えます。例えば、古典的な普通の主成分分析に対してカーネル主成分分析は色々なカーネル関数（多項式、線形式、タンジェント、ラプラシアン、ベッセル、ANOVA、スプライン）をオプションで与えることができますので、普通の主成分分析にはない情報が得られる可能性があります。
医学画像情報でSVMを使ってみてはどうでしょうか。