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パターン認識・メディア理解研究会 (PRMU) (検索条件: 2017年度)
「from:2017-05-25 to:2017-05-25」による検索結果
| 研究会 | 発表日時 | 開催地 | タイトル・著者 | 抄録 | 資料番号 | |
| PRMU, IE, MI, SIP (共催) |
2017-05-25 13:00 |
愛知 | 名古屋工業大学 | 深層学習を用いた病理組織画像からの乳癌診断 ○梅本可夏・古屋貴彦・大渕竜太郎（山梨大）  SIP2017-1 IE2017-1 PRMU2017-1 MI2017-1 |
本研究では，乳癌の病理組織画像から，組織の良性，悪性を自動診断するシステムを目指している．このようなシステムが実現できれ... [more] | SIP2017-1 IE2017-1 PRMU2017-1 MI2017-1 pp.1-6 |
| PRMU, IE, MI, SIP (共催) |
2017-05-25 13:30 |
愛知 | 名古屋工業大学 | 3次元脳血管画像における動脈瘤の自動検出に向けて ○劉 鑫・古屋貴彦・大渕竜太郎（山梨大） SIP2017-2 IE2017-2 PRMU2017-2 MI2017-2 |
脳血管の3次元MRA画像から動脈瘤を発見するには，高い読図スキルと手間を要する．動脈瘤らしき部位の自動検出技術は，動脈瘤... [more] | SIP2017-2 IE2017-2 PRMU2017-2 MI2017-2 pp.7-12 |
| PRMU, IE, MI, SIP (共催) |
2017-05-25 13:00 |
愛知 | 名古屋工業大学 | ベクトル演算に適した画像再配置によるFIRフィルタの高速化 ○前田慶博・山下頌太・中村将大・福嶋慶繁・松尾啓志（名工大） SIP2017-3 IE2017-3 PRMU2017-3 MI2017-3 |
SIMDは，複数のデータに対して同時に命令を実行する演算ユニットである． このSIMDによるベクトル演算では，データの... [more] |
SIP2017-3 IE2017-3 PRMU2017-3 MI2017-3 pp.13-18 |
| PRMU, IE, MI, SIP (共催) |
2017-05-25 13:30 |
愛知 | 名古屋工業大学 | 離散コサイン変換に基づく定数時間ガウシアンフィルタの包括的性能解析 ○杉本憲治郎（早大）・京地清介（北九州市大）・鎌田清一郎（早大） SIP2017-4 IE2017-4 PRMU2017-4 MI2017-4 |
近似精度と計算量の両面で高性能な離散コサイン変換(Discrete Cosine Transform; DCT)に基づく... [more] | SIP2017-4 IE2017-4 PRMU2017-4 MI2017-4 pp.19-24 |
| PRMU, IE, MI, SIP (共催) |
2017-05-25 14:10 |
愛知 | 名古屋工業大学 | Micro CT画像を事例としたCT画像の高解像度化 ○武田匡平・岩本祐太郎（立命館大）・上村圭亮・高尾正樹・菅野伸彦（阪大）・佐藤嘉伸（奈良先端大）・陳 延偉（立命館大） SIP2017-5 IE2017-5 PRMU2017-5 MI2017-5 |
[more] | SIP2017-5 IE2017-5 PRMU2017-5 MI2017-5 pp.25-29 |
| PRMU, IE, MI, SIP (共催) |
2017-05-25 14:40 |
愛知 | 名古屋工業大学 | 心臓CT画像からの冠状動脈と左心室の自動抽出手法 ○関村匠斗・土井章男・加藤 徹（岩手県立大）・朴澤麻衣子・森野禎浩（岩手医科大） SIP2017-6 IE2017-6 PRMU2017-6 MI2017-6 |
本論文では造影剤入りの心臓CT画像から上行動脈，冠状動脈，左心室を自動抽出する手法を提案する．本手法では，上行大動脈の輪... [more] | SIP2017-6 IE2017-6 PRMU2017-6 MI2017-6 pp.31-36 |
| PRMU, IE, MI, SIP (共催) |
2017-05-25 15:10 |
愛知 | 名古屋工業大学 | アクティブステレオ法による3次元内視鏡のためのHDR画像生成 ○古川 亮・内藤雅仁・宮崎大輔・馬場雅志・日浦慎作（広島市大）・川崎 洋（九大） SIP2017-7 IE2017-7 PRMU2017-7 MI2017-7 |
[more] | SIP2017-7 IE2017-7 PRMU2017-7 MI2017-7 pp.37-42 |
| PRMU, IE, MI, SIP (共催) |
2017-05-25 14:10 |
愛知 | 名古屋工業大学 | マルチモーダルGISデータにおけるDominant Line抽出 ○西川智裕・田中雄一（東京農工大） SIP2017-8 IE2017-8 PRMU2017-8 MI2017-8 |
本報告では，高次元空間に分布するマルチモーダルGISデータのスパース表現のため，データから複数の直線を抽出する方法を提案... [more] | SIP2017-8 IE2017-8 PRMU2017-8 MI2017-8 pp.43-48 |
| PRMU, IE, MI, SIP (共催) |
2017-05-25 14:40 |
愛知 | 名古屋工業大学 | 電磁ノイズの特徴抽出に向けた局所線形予測法の検討 ○石山文彦・奥川雄一郎・秋山佳春（NTT） SIP2017-9 IE2017-9 PRMU2017-9 MI2017-9 |
我々は、電磁ノイズによる障害対策を目的とし、電磁ノイズ源を切り分けるための特徴抽出技術の検討に取り組んでいる。この目的の... [more] | SIP2017-9 IE2017-9 PRMU2017-9 MI2017-9 pp.49-54 |
| PRMU, IE, MI, SIP (共催) |
2017-05-25 15:10 |
愛知 | 名古屋工業大学 | スペクトルクラスタリングのための低ランク/スパース分解を用いたグラフ学習 ○金田大寿・小貫真希・田中雄一（東京農工大） SIP2017-10 IE2017-10 PRMU2017-10 MI2017-10 |
スペクトルクラスタリングは，グラフラプラシアンの固有ベクトルを用いてクラスタリングを行う手法で ある．適切なグラフを利... [more] |
SIP2017-10 IE2017-10 PRMU2017-10 MI2017-10 pp.55-60 |
| PRMU, IE, MI, SIP (共催) |
2017-05-25 15:50 |
愛知 | 名古屋工業大学 | ［特別講演］音楽情報処理研究の楽しみ方 ○嵯峨山茂樹（明大） |
[more] | |
| PRMU, IE, MI, SIP (共催) |
2017-05-25 17:00 |
愛知 | 名古屋工業大学 | ［特別講演］時系列ビッグデータのリアルタイム解析：新技術と挑戦 ○櫻井保志（熊本大） SIP2017-11 IE2017-11 PRMU2017-11 MI2017-11 |
近年のIoTデバイスの急速な普及に伴い，それらのデバイスから多様かつ大量のデータが生成され続けている．また，Facebo... [more] | SIP2017-11 IE2017-11 PRMU2017-11 MI2017-11 p.61 |
| PRMU, IE, MI, SIP (共催) |
2017-05-26 08:50 |
愛知 | 名古屋工業大学 | 眼底検査装置からの出力データを用いた緑内障視神経乳頭形状分類の機械学習モデルの構築 ○安 光州（TOPCON/理研）・面高宗子・津田 聡・志賀由己浩・高田菜生子（東北大）・木川 勉（TOPCON）・中澤 徹（東北大/理研）・横田秀夫（理研）・秋葉正博（TOPCON/理研） SIP2017-12 IE2017-12 PRMU2017-12 MI2017-12 |
緑内障患者の視神経乳頭形状の自動分類を行なう機能を提供することで、緑内障診断および治療の指針にすることを目的とする．開放... [more] | SIP2017-12 IE2017-12 PRMU2017-12 MI2017-12 pp.63-66 |
| PRMU, IE, MI, SIP (共催) |
2017-05-26 09:20 |
愛知 | 名古屋工業大学 | 脳 MRI 画像を用いた脳局所特徴量に基づく年齢推定手法とその性能評価 ○藤本竜一・伊藤康一（東北大）・呉 凱（華南理工大）・佐藤和則・瀧 靖之（東北大）・福田 寛（東北医科薬科大）・青木孝文（東北大） SIP2017-13 IE2017-13 PRMU2017-13 MI2017-13 |
大規模な脳 MRI 画像データベースを用いた統計解析を通して， 加齢に伴って脳組織が萎縮することが知られている． こ... [more] |
SIP2017-13 IE2017-13 PRMU2017-13 MI2017-13 pp.67-70 |
| PRMU, IE, MI, SIP (共催) |
2017-05-26 09:50 |
愛知 | 名古屋工業大学 | 機械学習を用いた個人の顔特徴に応じたメイク顔の生成 ○辻 亜友実・瀬尾昌孝（立命館大）・武藤祐子（横浜国大）・陳 延偉（立命館大） SIP2017-14 IE2017-14 PRMU2017-14 MI2017-14 |
本研究の目的は，機械学習を用いて個人の顔特徴（テクスチャ情報）を考慮したメイク後のテクスチ ャ推定を行うことである．メイ... [more] | SIP2017-14 IE2017-14 PRMU2017-14 MI2017-14 pp.71-74 |
| PRMU, IE, MI, SIP (共催) |
2017-05-26 10:20 |
愛知 | 名古屋工業大学 | 主成分分析を用いた符号化撮影による光線空間取得の検討 ○八木祐亮・高橋桂太・藤井俊彰（名大）・園田聡葵（九大）・長原 一（阪大） SIP2017-15 IE2017-15 PRMU2017-15 MI2017-15 |
光線空間は密な多視点画像によって表され，リフォーカスやデプス推定などのアプリケーションに用いられる．光線空間を取得する方... [more] | SIP2017-15 IE2017-15 PRMU2017-15 MI2017-15 pp.75-79 |
| PRMU, IE, MI, SIP (共催) |
2017-05-26 09:20 |
愛知 | 名古屋工業大学 | ハイパースペクトラル画像の統計的性質 ○丹治香織・伊東隼人・井宮 淳・眞子直弘・久世宏明（千葉大） SIP2017-16 IE2017-16 PRMU2017-16 MI2017-16 |
[more] | SIP2017-16 IE2017-16 PRMU2017-16 MI2017-16 pp.81-85 |
| PRMU, IE, MI, SIP (共催) |
2017-05-26 09:50 |
愛知 | 名古屋工業大学 | 小児急性脳症の判別におけるエポック確信度の統合 ○近藤貴大・西山正志・岩井儀雄・大栗聖由・前垣義弘（鳥取大） SIP2017-17 IE2017-17 PRMU2017-17 MI2017-17 |
本稿では，小児の急性脳症を脳波データから判別するために，医師が選択した短時間の複数エポックを統合し脳症名の確信度を自動で... [more] | SIP2017-17 IE2017-17 PRMU2017-17 MI2017-17 pp.87-92 |
| PRMU, IE, MI, SIP (共催) |
2017-05-26 10:20 |
愛知 | 名古屋工業大学 | 多層部分空間法 ～ 線形空間の階層構造を利用したパターン認識 ～ ○伊東隼人・井宮 淳（千葉大）・酒井智弥（長崎大） SIP2017-18 IE2017-18 PRMU2017-18 MI2017-18 |
画像間における新しい測地距離を導入する。 各画像をテンソル分解して得られる固有値と固有ベクトル、 その寄与率分布間のヴァ... [more] | SIP2017-18 IE2017-18 PRMU2017-18 MI2017-18 pp.93-98 |
| PRMU, IE, MI, SIP (共催) |
2017-05-26 11:00 |
愛知 | 名古屋工業大学 | Color Glasses 装着時の運転中における自律神経活動評価 ○吉田 豊・湯田恵美・小笠原宏樹・早野順一郎（名古屋市大） SIP2017-19 IE2017-19 PRMU2017-19 MI2017-19 |
[more] | SIP2017-19 IE2017-19 PRMU2017-19 MI2017-19 pp.99-100 |
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