| 講演名 | 2018-01-18 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(北大), 鈴木 利治(北大), 内田 誠一(九大), |
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| 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． |
| 抄録(英) | |
| 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 |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | PRMU2017-127,MVE2017-48 |
| 発行日 | 2018-01-11 (PRMU, MVE) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU / MVE / IPSJ-CVIM |
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| 開催期間 | 2018/1/18(から2日開催) |
| 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） | |
| 委員長氏名（和） | 佐藤 真一(NII) / 亀田 能成(筑波大) |
| 委員長氏名（英） | Shinichi Sato(NII) / Yoshinari Kameda(Univ. of Tsukuba) |
| 副委員長氏名（和） | 藤吉 弘亘(中部大) / 井尻 善久(オムロン) / 間瀬 健二(名大) |
| 副委員長氏名（英） | Hironobu Fujiyoshi(Chubu Univ.) / Yoshihisa Ijiri(Omron) / Kenji Mase(Nagoya Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 大西 正輝(産総研) / 舩冨 卓哉(奈良先端大) / 飯山 将晃(京大) / 木村 篤信(NTT) / 内山 英昭(九大) |
| 幹事氏名（英） | Masaki Oonishi(AIST) / Takuya Funatomi(NAIST) / Masaaki Iiyama(Kyoto Univ.) / Atsunobu Kimura(NTT) / Hideaki Uchiyama(Kyushu Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 石井 雅人(NEC) / 菅野 裕介(阪大) / 平山 高嗣(名大) / 青木 良輔(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Masato Ishii(NEC) / Yusuke Sugano(Osaka Univ.) / Takatsugu Hirayama(Nagoya Univ.) / Ryosuke Aoki(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding / Technical Committee on Media Experience and Virtual Environment / Special Interest Group on Computer Vision and Image Media |
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| 本文の言語 | JPN-ONLY |
| 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（和） | |
| 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 藤吉 輝明 / Teruaki Fujiyoshi |
| 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） | 本館 利佳 / Rika Motodate |
| 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） | 鈴木 利治 / Toshiharu Suzuki |
| 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） | 内田 誠一 / Seiichi Uchida |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 九州大学(略称：九大) Kyushu University(略称：Kyushu Univ.) |
| 発表年月日 | 2018-01-18 |
| 資料番号 | PRMU2017-127,MVE2017-48 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | PRMU-391,MVE-392 |
| ページ範囲 | pp.129-134(PRMU), pp.129-134(MVE), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-01-11 (PRMU, MVE) |