ご案内 入会して研究会活動をもっとお得に!研究会参加費・年間登録費が会員価格になります。
お知らせ 【重要】研究会参加費の支払いおよび原稿アップロード手続きの変更に関するご案内
電子情報通信学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
[ログイン]
技報アーカイブ
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2018-01-18 17:15
マルチインスタンス学習による樹状突起スパイン検出
藤吉輝明九大)・本館利佳鈴木利治北大)・内田誠一九大PRMU2017-127 MVE2017-48
抄録 (和) 脳神経細胞の樹状突起には脳内の信号伝達を担う突起物が存在する.これらを樹状突起スパイン(spine)と呼び,生物学の分野では活発に研究が行われている.spineは加齢や精神疾患によってspineは成長や縮退すると考えられている.
本稿では樹状突起の顕微鏡によって取得した3次元の画像データから機械学習を用いた2値分類問題としてspineを識別する手法を提案する.これにより多様な形状を持つspineから自動的に最適な識別器の作成を目指す.
しかし,顕微鏡画像から学習データ作成には目視による3次元座標の決定が必要であるが,目視では精度も低く,負担が大きい.この問題を解決するため,複数データを1つの集合と考えて,集合のラベルのみを用いて識別器を学習するマルチインスタンス学習を採用する.個々のデータのラベルを付与する必要はなく,集合内に正データの有無さえ取得できれば良い.具体的にはmi-SVMと呼ばれる識別器の生成とラベルの更新を繰り返す手法を用いる.本稿の解析対象でもspineのXY座標が取得できれば,Z方向にデータを分割してデータ集合を作成し,学習することができる.
また,樹状突起付近に存在すると仮定し,各データには動的計画法で検出した樹状突起からの距離に基づいた重みを付与する.重みを考慮したweighted-SVMをmi-SVMに採用することで識別器の精度が向上を図る.
実験では顕微鏡から切り出したデータに対する認識実験と実際の顕微鏡画像での検出実験を行い,手法の精度と性能を確認した. 
(英) (Not available yet)
キーワード (和) バイオイメージインフォマティクス / マルチインスタンス学習 / mi-SVM / / / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 117, no. 391, PRMU2017-127, pp. 129-134, 2018年1月.
資料番号 PRMU2017-127 
発行日 2018-01-11 (PRMU, MVE) 
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 PRMU2017-127 MVE2017-48

研究会情報
研究会 PRMU MVE IPSJ-CVIM  
開催期間 2018-01-18 - 2018-01-19 
開催地(和) 大阪府立大学 
開催地(英)  
テーマ(和) AR,VR関連技術とその応用 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 PRMU 
会議コード 2018-01-PRMU-MVE-CVIM 
本文の言語 日本語(英語タイトルなし) 
タイトル(和) マルチインスタンス学習による樹状突起スパイン検出 
サブタイトル(和)  
タイトル(英)  
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) バイオイメージインフォマティクス /  
キーワード(2)(和/英) マルチインスタンス学習 /  
キーワード(3)(和/英) mi-SVM /  
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) 藤吉 輝明 / Teruaki Fujiyoshi / フジヨシ テルアキ
第1著者 所属(和/英) 九州大学 (略称: 九大)
Kyushu University (略称: Kyushu Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 本館 利佳 / Rika Motodate / モトダテ リカ
第2著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 鈴木 利治 / Toshiharu Suzuki / スズキ トシハル
第3著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 内田 誠一 / Seiichi Uchida / ウチダ セイイチ
第4著者 所属(和/英) 九州大学 (略称: 九大)
Kyushu University (略称: Kyushu Univ.)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第5著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第6著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第16著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第17著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第18著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第19著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第20著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第21著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第21著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第22著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第22著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第23著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第23著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第24著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第24著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第25著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第25著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第26著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第26著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第27著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第27著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第28著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第28著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第29著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第29著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第30著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第30著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第31著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第31著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第32著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第32著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第33著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第33著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第34著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第34著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第35著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第35著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第36著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第36著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者 第1著者 
発表日時 2018-01-18 17:15:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 PRMU2017-127, MVE2017-48 
巻番号(vol) vol.117 
号番号(no) no.391(PRMU), no.392(MVE) 
ページ範囲 pp.129-134 
ページ数
発行日 2018-01-11 (PRMU, MVE) 


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[電子情報通信学会ホームページ]


IEICE / 電子情報通信学会