2023 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
| Project/Area Number |
21K17810
|
|---|
| 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)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
|
| 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 |
2023年度は，脳領域がセグメンテーションされた3DMRI構造画像を用い，セグメンテーションネットワークの構造最適化を行い，併せて，点群表現に関しても検証を行った．得られた成果として，セグメンテーションネットワークでは，解像度の高い早期段階での特徴抽出が効果的であることを確認している．また，点群表現を想定したネットワーク学習時のデータについて，教師無しデータを追加した際のノイズとなる影響を解析した．得られた成果を国内会議2件，国際会議2件にて発表を行った．2023年度に予定していた「計算の不効率さ」を解決するアプローチとしてこれらの成果を統合・発展させ，2024年度中に点群表現に関する成果発表の準備を進めていく．
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
点群表現に関してはやや遅れてはいるものの，2023年度に予定していた論文投稿についてはおおむね達成しており，当初目的に貢献する内容であると考えている．2023年度に得られた成果を統合させた内容を発展させ，成果をまとめ次第，成果発表を行う予定である．
|
| Strategy for Future Research Activity |
2024年度については，これまでに得られた成果を統合・発展させ，当初目的の点群表現に関する成果を発表する予定である．
|
| Causes of Carryover |
当初予定していた国際会議がハイブリッドとなり，オンラインで参加することとなったため，旅費として計画していた内容が未執行となった．また，学術誌への投稿が当初予定より遅れていることから，掲載費等が未執行となっており，次年度に支出予定である．
|
