| 講演名 | 2016-08-26 畳み込みニューラルネットワークによる静脈画像の超解像処理 柏原 考爾(徳島大), |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 近赤外線カメラから得られた撮影像を高精細に画像解析（超解像処理）することにより，静脈の病気を早期段階で発見できる可能性がある．本研究では，畳み込みニューラルネットワークを静脈画像の超解像処理に用いた場合の効果について検討した．畳み込みニューラルネットワークの構造とパラメータを最適に設定することで，複雑な形状を持つ静脈画像の画質を向上できた．特に，各畳み込み層にプーリング層を併設することで，超解像処理においても，汎化能力を向上させる効果がみられた．今後，日常生活の中で生じる静脈の僅かな変化から，素早く異常を検知できる画像処理システムへ拡張していく． |
| 抄録(英) | If super-resolution techniques improve the quality of near-infrared images with a low signal-to-noise ratio, they could detect abnormal veins at an early stage. As a super-resolution technique, convolutional neural networks (CNNs) were applied to degraded images and the effectiveness was investigated. The CNNs after optimal tuning of the structure and parameters sufficiently improved the image quality, whereas the vein images contained complicated shapes. In special, pooling layers corresponding to convolutional layers were able to enhance the generalization capacity of the CNNs. In future, developing of an e-healthcare system with super-resolution techniques will be useful for the quick detection of abnormal veins. |
| キーワード(和) | フィルタカーネル / 近赤外線画像 / スパースコーディング / 雑音除去 / 生体信号処理 |
| キーワード(英) | Filter kernel / Near infrared images / Sparse coding / Denoising / Biological signal processing |
| 資料番号 | SIP2016-80 |
| 発行日 | 2016-08-18 (SIP) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIP |
|---|---|
| 開催期間 | 2016/8/25(から2日開催) |
| 開催地（和） | 千葉工業大学 津田沼キャンパス |
| 開催地（英） | Chiba Institute of Technology, Tsudanuma Campus |
| テーマ（和） | 数理，学習，信号処理一般（画像・音声音響・通信・実現システム・基礎等) |
| テーマ（英） | Fundamental theory, machine learning, and signal processing |
| 委員長氏名（和） | 中静 真(千葉工大) |
| 委員長氏名（英） | Makoto Nakashizuka(Chiba Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 奥田 正浩(北九州市大) / 村松 正吾(新潟大) |
| 副委員長氏名（英） | Masahiro Okuda(Univ. of Kitakyushu) / Shogo Muramatsu(Niigata Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 平林 晃(立命館大) / 宮田 高道(千葉工大) |
| 幹事氏名（英） | Akira Hirabayashi(Ritsumeikan Univ.) / Takamichi Miyata(Chiba Inst. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 渡邊 修(拓殖大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Osamu Watanabe(Takushoku Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Signal Processing |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 畳み込みニューラルネットワークによる静脈画像の超解像処理 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Super resolution of vein images using convolutional neural networks |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | フィルタカーネル / Filter kernel |
| キーワード(2)（和/英） | 近赤外線画像 / Near infrared images |
| キーワード(3)（和/英） | スパースコーディング / Sparse coding |
| キーワード(4)（和/英） | 雑音除去 / Denoising |
| キーワード(5)（和/英） | 生体信号処理 / Biological signal processing |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 柏原 考爾 / Koji Kashihara |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 徳島大学(略称：徳島大) Tokushima University(略称：Tokushima Univ.) |
| 発表年月日 | 2016-08-26 |
| 資料番号 | SIP2016-80 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | SIP-196 |
| ページ範囲 | pp.39-44(SIP), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2016-08-18 (SIP) |