| Project/Area Number |
17K00226
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Research Field |
Perceptual information processing
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| Research Institution | Chiba University |
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Principal Investigator |
Imiya Atsushi 千葉大学, 統合情報センター, 教授 (10176505)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2019)
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| Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2017: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | 多重線形型式 / 主成分分析 / 多次元多元情報 / 概略情報 / 情報圧縮 / 情報検索 / 情報蓄積 / 医用画像処理 / データ依存処理 / 形状解析 / 臓器顕微鏡下画像 / 縦状解析 / 模型規範型情報処理 / 空間形状解析 / 多重線形形式 / 対象依存型情報処理 / 医用画像 / 画像理解 |
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| Outline of Final Research Achievements |
Analysis, manipulation and recognition of patterns in biomedical images play essential roles in applications such as computer-aided diagnosis for anatomical structure extraction, abnormality detection and image-based histological and pathological classifcations. Organs, cells in organs and microstructures in cells, which are the main targets in these medical procedures, are spatial and temporal textures. Using tensor-based data expression, we propose a classification method for temporal morphogenesis of spatiotemporal volumetric sequences. By expressing a digital object in a volumetric video sequence as a set of third-order tensors, orthogonal tensor decomposition yields an extension of the subspace method for classification in vector spaces to that in tensor spaces
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
生物学・医学・材料科学において解析の対象となる高次元画像は、高次元配列データとして時空間の位置に割り付けられた物理量や化学量である。物理量や化学量は、物理計測に基づく原子のスピンに基づく物理情報、生物物理的な情報、光の散乱や放射に基づく多周波数データなど多岐にわたる多元データである。観測され蓄積された大量のデータを対象として、新現象の発見や分類、過去の計測データの検索、計測したデータ間の整合を行う、発見科学の手法を時空間高解像度多元データに適用するためには、多次元多元配列データを機能的に表現し、認識・分類・検索する手法を構築する必要がある。
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