講演抄録/キーワード |
講演名 |
2014-09-02 14:10
Stacked Fisher Networkを用いたHEp-2細胞認識 ○韓 先花・陳 延偉(立命館大) MI2014-39 |
抄録 |
(和) |
本研究ではHEp-2 細胞の自動認識を目的する.HEp-2 細胞認識において,如何に細胞画像からコンパクト且つ有効な特徴を抽出し画像表現するのは認識精度に大きく影響される.本研究では,画像表現を注目し,より判別的な特徴を抽出ために以下の工夫を行う:(1)人間の認知理論に基づいて画像のrawドメインからexcitation ドメインへの変更; (2) 量子化ではなく直接局所的なパッチ情報でマイクロの使用;(3) 混合ガウスモデルを用いたfisher networkの構築; (4) 構築したfisher networkを積み重ねることで深層フレームワーク(Stacked Fisher Network)への発展.ICIP2013で開催されたHEp-2 細胞認識コンテストのデータベースを用いた実験による,従来手法に比べで提案したフレームワークの認識精度向上を検証した |
(英) |
This study addresses the recognition problem of the HEp-2 cell using indirect immunofluorescent (IIF) image analysis, which can indicate the presence of autoimmune diseases by finding antibodies in the patient serum. Generally, the method used for IIF analysis remains subjective, and depends too heavily on the experience and expertise of the physician. This study aims to explore an automatic HEp-2 cell recognition system, in which how to extract highly discriminate visual features plays a key role in this recognition application. In order to realize this purpose, our main efforts include: (1) a transformed excitation domain instead of the raw image domain, which is based on the fact that human perception for disguising a pattern depends not only on the absolute intensity of the stimulus but also on the relative variance of the stimulus; (2) a simple but robust micro-texton without any quantization in the excitation domain; (3) a data-driven coding strategy with a parametric probability process, and the extraction of not only low- but also higher-order statistics for image representation called fisher vector; (4) the stacking of the fisher network into deep learning framework for more discriminate feature. Experiments using the open HEp-2 cell dataset used in the ICIP2013 contest validate that the proposed strategy can achieve a much better performance than the state-of-the-art approaches, and that the achieved recognition error rate is even very significantly below the observed intra-laboratory variability |
キーワード |
(和) |
HEp-2細胞 / 混合ガウスモデル / Fisher vector / Weber's law / Excitationドメイン / / / |
(英) |
HEp-2 Cell / Mixture model of Gaussian / Fisher vector / Weber's law / Excitation domain / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 114, no. 200, MI2014-39, pp. 21-26, 2014年9月. |
資料番号 |
MI2014-39 |
発行日 |
2014-08-26 (MI) |
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 |
MI2014-39 |
研究会情報 |
研究会 |
MI |
開催期間 |
2014-09-02 - 2014-09-02 |
開催地(和) |
統計数理研究所 |
開催地(英) |
The Institute of Statistical Mathematics |
テーマ(和) |
医用画像解析における統計数理的手法 |
テーマ(英) |
Statistical mathematical approaches in medical image analysis |
講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
MI |
会議コード |
2014-09-MI |
本文の言語 |
英語(日本語タイトルあり) |
タイトル(和) |
Stacked Fisher Networkを用いたHEp-2細胞認識 |
サブタイトル(和) |
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タイトル(英) |
Stacked Fisher Network for HEp-2 Staining Pattern Recognition |
サブタイトル(英) |
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キーワード(1)(和/英) |
HEp-2細胞 / HEp-2 Cell |
キーワード(2)(和/英) |
混合ガウスモデル / Mixture model of Gaussian |
キーワード(3)(和/英) |
Fisher vector / Fisher vector |
キーワード(4)(和/英) |
Weber's law / Weber's law |
キーワード(5)(和/英) |
Excitationドメイン / Excitation domain |
キーワード(6)(和/英) |
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キーワード(7)(和/英) |
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キーワード(8)(和/英) |
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
韓 先花 / Xian-Hua Han / ハン シェンファー |
第1著者 所属(和/英) |
立命館大学 (略称: 立命館大)
Ritsumeikan University (略称: Ritsumeikan Univ.) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
陳 延偉 / Yen-Wei Chen / |
第2著者 所属(和/英) |
立命館大学 (略称: 立命館大)
Ritsumeikan University (略称: Ritsumeikan Univ.) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第14著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第20著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2014-09-02 14:10:00 |
発表時間 |
30分 |
申込先研究会 |
MI |
資料番号 |
MI2014-39 |
巻番号(vol) |
vol.114 |
号番号(no) |
no.200 |
ページ範囲 |
pp.21-26 |
ページ数 |
6 |
発行日 |
2014-08-26 (MI) |