| Budget Amount *help |
¥3,600,000 (Direct Cost: ¥3,600,000)
Fiscal Year 2004: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)
Fiscal Year 2003: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,600,000)
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| Research Abstract |
15年度では,アナログCNNチップを搭載したユニバーサルマシーンを医用画像処理へと応用する試みがなされた。ここで、アナログCNNチップの欠点である処理画像サイズの限界を改善するめに,CNNユニバーサルマシーンをネットワークによって接続し,CNNチップを用いた並列分散処理が検討された。その基本技術として,回路解析の分野で知られている回路分割手法の概念をCNNに適用し,画像分割によって全体の処理を行う方法を提案した。
16年度は、上記の分割手法のディジタル回路による構成を検討した。申請者は,非線形方程式の数値解析法として知られている非線形緩和法が,DT-CNNに等価であることを導いている.さらに,非線形緩和法の並列化に対応させて,DT-CNNのダイナミクスが並列に計算できることを示している.そこで、この方式を採用し,ハードウェア記述言語によってDT-CNNプロセッサの設計を行なった。分割された各領域に対するダイナミックの計算には,以前に開発を行ったプロセッサでの記述を利用し、これをプロセッサ・エレメントとしてネットワークを構成,CNNのダイナミックスを並列に計算する方式について設計を行なった。
上述に合わせて,近年利用可能になった商用プロセッサのSIMD型演算を用い,ダイナミックスの並列計算アルゴリズムのコード化を行なった。この場合には、ディジタル回路システムほどの高速性は得られないが、汎用の計算機上で実行できる利点があり、医用画像処理に対するCNNの汎用性を高めることができた。
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