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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2016-03-23 10:50 Deep Convolution Netを用いたCT画像超解像の試み ○草野慶裕・庄野 逸（電通大）  NC2015-81 |
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| 抄録 | （和） | ディスプレイや印刷技術の向上に伴い画像や動画を高解像度化する研究が盛んに行われてきており，これらの研究の一つに超解像がある．この一つにDongらによって提案された畳み込みニューラルネットワークを用いた超解像手法がありSRCNNと呼ばれる．SRCNNは，性能の高い手法として知られており本研究では，この手法をノイズの強いMicroCT画像の超解像に試みた． MicroCT画像を学習データセットに用いるとノイズの強い画像のみしか観測されないため，過学習に陥る可能性が高い．本研究では鈴木らの手法に基づきCT画像のみ，CT画像と自然画像，自然画像のみ，のデータセットで学習させた超解像システムについて評価を行う． |
| （英） | A study to make an image and a video high resolution with the improvement of the display and print technology is conducted actively, and there is super resolution in one of these studies. One of the super resolution technique is using convolutinal neural network suggested by Dong and we call this SRCNN. SRCNN was known as the technique that had high performance and,in this study,tried this technique of the strong MicroCT image of the noise. Because only the strong image of the noise is observed when I use MicroCT image for learning data set,this is more likely to fall into overlearning. I evaluate a super resolution system using only CT image dataset and CT image and natural image dataset and only natural natural image dataset based on the technique of Suzuki. |
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| キーワード | （和） | 超解像 / 畳み込みニューラルネットワーク / MicroCT画像 / / / / / |
| （英） | Super resolution / Convolutional neural network / MicroCT image / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 115, no. 514, NC2015-81, pp. 65-70, 2016年3月. | |
| 資料番号 | NC2015-81 | |
| 発行日 | 2016-03-15 (NC) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NC2015-81 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE NC |
| 開催期間 | 2016-03-22 - 2016-03-23 |
| 開催地（和） | 玉川大学 |
| 開催地（英） | Tamagawa University |
| テーマ（和） | ME, 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2016-03-MBE-NC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Deep Convolution Netを用いたCT画像超解像の試み |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study of Sparse Feature Learning in the Learning Process of Deep Convolutional Neural Network |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 超解像 / Super resolution |
| キーワード(2)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / Convolutional neural network |
| キーワード(3)（和/英） | MicroCT画像 / MicroCT image |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 草野 慶裕 / Yoshihiro Kusano / クサノ ヨシヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 庄野 逸 / Hayaru Shouno / ショウノ ハヤル |
| 第2著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2016-03-23 10:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2015-81 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | no.514 |
| ページ範囲 | pp.65-70 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2016-03-15 (NC) |
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