2022 Fiscal Year Research-status Report
MRI画像におけるボクセルデータから点群データへの表現学習
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21K17810
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Research Institution | Shizuoka Institute of Science and Technology |
Principal Investigator |
四宮 友貴 静岡理工科大学, 情報学部, 講師 (90843251)
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Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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Keywords | 畳み込みニューラルネットワーク / MRI構造画像 / 深層学習 / 表現学習 / ボクセル表現 / 点群表現 |
Outline of Annual Research Achievements |
2022年度は,前年度に利用申請を行った2000程のMRI構造画像から成る大規模データセットを用いた検証を進めた.実験環境の変化のため,本課題の目的であるデータ表現方法を検証する際に実験条件の変更が必要となり,ベースラインである3次元ボクセルを入力としたモデル構造の最適化部分について,引き続き検証実験を行っている.検証実験から,3次元ボクセルにおけるネットワーク構造を最適化した際の傾向を見ることが出来そうであり,2023年度は成果発表の準備と併せて,点群表現について進めていく.また,2022年度の検討項目の一つであったTransformerモデルの実装は順調に進んでおり,今後は課題点として挙げている「計算の不効率さ」を解決するアプローチとして検証実験を進める.
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
研究代表者の研究機関異動に伴い,実験環境が変化したことでCNNモデル構築時の検証条件について再検討が必要となり研究に遅れが生じている.また,MRIデータのロード時間に想定以上の遅延が発生する問題があったため,実験環境の見直しに時間を要した.現在,この問題は解決しており,検証への影響は無い.検証条件の変更を完了した後,成果をまとめ論文投稿を行う.
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Strategy for Future Research Activity |
今後の推進方策は,主に論文投稿と出版である.昨年度から進めているベースラインのモデル構造最適化を速やかに完了し論文投稿を行う.並行して点群データに関する実験を行い,成果をまとめ論文投稿を行う.
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Causes of Carryover |
本年度は成果発表の投稿経費・旅費を予定していたが,実験環境の変化から検証条件の再検討が必要となり,成果発表に遅れが生じたため次年度使用額が生じた.また,実験環境の見直しに必要な機材は,異動後の研究機関からの着任時準備費を用いた.次年度使用額については,当初の予定通り投稿経費・旅費として支出する.
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