Development of machine learning algorithms for region classification and region segmentation of bio-images

• Project Area: Resonance Biology for Innovative Bioimaging
• Project/Area Number: 16H01430
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Review Section: Biological Sciences
• Research Institution: Hiroshima University
• Principal Investigator: 栗田 多喜夫 広島大学, 工学研究科, 教授 (10356941)
• Project Period (FY): 2016-04-01 – 2018-03-31
• Project Status: Completed (Fiscal Year 2017)
• Budget Amount: ¥8,580,000 (Direct Cost: ¥6,600,000、Indirect Cost: ¥1,980,000); Fiscal Year 2017: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000); Fiscal Year 2016: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
• Keywords: 機械学習 / 画像認識 / 深層学習 / 領域分割 / 画像，文書，音声等認識 / 人工知能

Outline of Annual Research Achievements

バイオイメージング技術の向上により，質的に新しい生物画像を処理する必要性が高まっている．しかし，観測対象や計測手法毎に試行錯誤的に新たな生物画像処理手法を開発することは容易ではない．最近では，この問題に対して，正解のラベルが付与された訓練用のデータからモデルのパラメータを自動的に推定する機械学習を利用した手法の有効性が示されている．特に，画像を直接入力としてモデルのパラメータを推定する深層学習を用いたアプローチが注目されている．本研究では，機械学習を用いて構成した局所領域の識別手法とそれらの結果から生物画像を領域分割する手法を開発している．本年度は，画像中の局所領域に含まれるラベルの割合をクラス確率とみなし，これを回帰によって学習する手法を提案し，iPS細胞画像の識別課題に適用した．また，テクスチャ画像の領域分割のために有効な特徴を抽出するための手法としてSiameseネットワークやTripletネットワークについて検討し，それらのネットワークで抽出した特徴ベクトルを領域分割に利用した．領域分割手法としては，領域間の隣接関係を領域隣接グラフ（RAG)で表現し，領域間の隣接関係に関する制約条件を満たしつつ領域統合する手法を利用した．その他，iPS細胞画像から特徴量を抽出し，Convolutional Neural Networkを利用して抽出した特徴ベクトルを識別する手法を開発した．また，画像をきれいに拡大するための深層学習アーキテクチャを提案した．

Research Progress Status

29年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

29年度が最終年度であるため、記入しない。

Research Products

• [Int'l Joint Research] Kyungpook National University(韓国)
• [Journal Article] Critical texture pattern feature assessment for characterizing colonies of induced pluripotent stem cells through machine learning techniques (2018)
  • Author(s): Kavitha Muthu Subash、Kurita Takio、Ahn Byeong-Cheol
  • Journal Title: Computers in Biology and Medicine Volume: 94 Pages: 55-64
  • DOI: 10.1016/j.compbiomed.2018.01.005
  • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
• [Journal Article] Deep vector-based convolutional neural network approach for automatic recognition of colonies of induced pluripotent stem cells (2017)
  • Author(s): Kavitha Muthu Subash、Kurita Takio、Park Soon-Yong、Chien Sung-Il、Bae Jae-Sung、Ahn Byeong-Cheol
  • Journal Title: PLOS ONE Volume: 12 Issue: 12 Pages: 55-64
  • DOI: 10.1371/journal.pone.0189974
  • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
• [Journal Article] Automatic detection of osteoporosis based on hybrid genetic swarm fuzzy classifier approaches (2016)
  • Author(s): Muthu Subash Kavitha , Pugalendhi Ganesh Kumar, Soon-Yong Park, Kyung-Hoe Huh, Min-Suk Heo, Takio Kurita, Akira Asano, Seo-Yong An, Sung-Il Chien
  • Journal Title: Dentomaxillofacial Radiology Volume: 45(7) Issue: 7 Pages: 20160076-20160076
  • DOI: 10.1259/dmfr.20160076
  • Peer Reviewed / Int'l Joint Research
• [Journal Article] Optimum Nonlinear Discriminant Analysis and Discriminant Kernel Support Vector Machine (2016)
  • Author(s): Akinori Hidaka and Takio Kurita
  • Journal Title: IEICE Transactions on Information and Systems Volume: E99.D Issue: 11 Pages: 2734-2744
  • DOI: 10.1587/transinf.2016EDP7081
  • NAID: 130005268181
  • ISSN: 0916-8532, 1745-1361
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Presentation] Hierachical Region Merging with Region Adjacency Graph Constraints using Hypercolumns extracted from the trained CNN (2017)
  • Author(s): Yuga Fukushima and Takio Kurita
  • Organizer: The International Workshop on Frontiers of Computer Vision (FCV2017)
  • Place of Presentation: Seoul, Korea
  • Year and Date: 2017-02-01
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Fast and Accurate Image Super Resolution by Deep CNN with Skip Connection and Network in Network (2017)
  • Author(s): Jin Yamanaka, Shigesumi Kuwashima and Takio Kurita
  • Organizer: 24th International Conference on Neural Information Processing
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Detection of Differentiated vs. Undifferentiated Colonies of iPS Cells Using Random Forests Modeled with the Multivariate Polya Distribution (2016)
  • Author(s): B. Raytchev, A. Masuda, M. Minakawa, K. Tanaka, T. Kurita, T. Imamura, M. Suzuki, T. Tamaki and K. Kaneda
  • Organizer: International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI2016)
  • Place of Presentation: Athens, Greece
  • Year and Date: 2016-10-17
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Discriminative Subtree Selection for NBI Endoscopic Image Labeling (2016)
  • Author(s): T.Hirakawa, T.Tamaki, T.Kurita, B.Raytchev, K.Kaneda, C.Wang, L.Najman, T.Koide, S.Yoshida, H.Mieno and S.Tanaka
  • Organizer: Workshop on Mathematical and Computational Methods in Biomedical Imaging and Image Analysis (MCBMIIA2016)
  • Place of Presentation: Taipei, Taiwan
  • Int'l Joint Research