| 講演名 | 2016-03-23 Deep Convolution Netを用いたCT画像超解像の試み 草野 慶裕(電通大), 庄野 逸(電通大), |
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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． |
| 抄録(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. |
| 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 |
| キーワード(英) | Super resolution / Convolutional neural network / MicroCT image |
| 資料番号 | NC2015-81 |
| 発行日 | 2016-03-15 (NC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE / NC |
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| 開催期間 | 2016/3/22(から2日開催) |
| 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） | |
| 委員長氏名（和） | 小林 哲生(京大) / 斎藤 利通(法政大) |
| 委員長氏名（英） | Tetsuo Kobayashi(Kyoto Univ.) / Toshimichi Saito(Hosei Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 福岡 豊(工学院大) / 佐藤 茂雄(東北大) |
| 副委員長氏名（英） | Yutaka Fukuoka(Kogakuin Univ.) / Shigeo Sato(Tohoku Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 中村 和浩(秋田脳研) / 田中 久弥(工学院大) / 堀尾 恵一(九工大) / 田中 宏喜(京都産大) |
| 幹事氏名（英） | Kazuhiro Nakamura(akita noken) / Hisaya Tanaka(Kogakuin Univ.) / Keiichi Horio(Kyushu Inst. of Tech.) / Hiroki Tanaka(Kyoto Sangyo Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 笈田 武範(京大) / 堀江 亮太(芝浦工大) / 神原 裕行(東工大) / 秋間 学尚(東北大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Takenori Oida(Kyoto Univ.) / Ryota Horie(Shibaura Inst. of Tech.) / Hiroyuki Kanbara(Tokyo Inst. of Tech.) / Hisanao Akima(Tohoku Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on ME and Bio Cybernetics / Technical Committee on Neurocomputing |
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| 本文の言語 | JPN |
| 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（和） | |
| 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 草野 慶裕 / Yoshihiro Kusano |
| 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） | 庄野 逸 / Hayaru Shouno |
| 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) |
| 発表年月日 | 2016-03-23 |
| 資料番号 | NC2015-81 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | NC-514 |
| ページ範囲 | pp.65-70(NC), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2016-03-15 (NC) |