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2022 Fiscal Year Annual Research Report

深層学習は関連タスクを学べるか:関連タスク学習能力の獲得とバイオ画像への応用

Research Project

Project/Area Number 21J21810
Allocation TypeSingle-year Grants
Research InstitutionKyushu University

Principal Investigator

西村 和也  九州大学, システム情報科学府, 特別研究員(DC1)

Project Period (FY) 2021-04-28 – 2024-03-31
Keywordsバイオ画像認識 / 弱教師学習 / 画像認識 / 機械学習 / 少数データ
Outline of Annual Research Achievements

バイオ分野に存在する簡易に取得可能な弱ラベルを用いた画像認識を目標として研究に取組んでいる.この研究目的は,AIによるバイオ画像解析において実応用の障壁となる,AIモデルの学習に大量の教師データが必要という問題を解決するためのものであり,画像認識技術の実応用促進に寄与する研究である.

当該年度は,下記の2つの研究を進め,その成果が、WACVにおいて主著で採択された。また,共著者として,MIA 1本、WACV1本、MICCAI1本に論文が採択されており.具体的な研究の内容を以下に記す.
(1)二種類の弱ラベルを用いた画像認識:簡易に取得可能なラベルとして,細胞種のラベル,細胞位置のラベルを用いた細胞セグメンテーション手法に取り組んだ.二種類のラベルを直接使用すると細胞間の境界の情報は取得できない.そこで,細胞間の境界を自動で作成する方法を考案し高精度なセグメンテーションを実現した (Nishimura et al., WACV 2023 採択).
(2)時系列ラベルと部分的なアノテーションを用いた細胞分裂検出手法の検討:タイムラプス中の細胞分裂に部分的にアノテーションされている際に有効な分裂検出手法を提案した.画像の時間順序を反転することにより分裂を細胞融合という異なるイベントに変換することによりアノテーションの見逃しを回避可能な手法を実現した.(Nishimura et al., MICCAI 2023 投稿中).

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

1: Research has progressed more than it was originally planned.

Reason

本年度の目標の一つとして二種類のラベルを用いた画像認識手法の実現を挙げていた.本年度は実際に,二種類の簡易に取得できるラベルを我々が提案したsingle-instance pastingにより効果的に使用することに成功し,目標を達成することができた.この成果はIEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision(WACV)に採択されている.さらに,当初以上の進展として部分的なアノテーションを用いた細胞分裂検出を提案しており,その結果を医療画像解析のtop conferenceであるInternational Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Interventionに投稿中である.

Strategy for Future Research Activity

今後は,新しい展開として病理画像におけるドメイン特有の簡易に取得可能なラベルの活用を検討を行う.病理画像は1万×1万ピクセルのギガピクセル画像なため,ピクセル単位にアノテーションを付与するのは難しい.一方,病理画像診断では,画像全体に対し最も重症度の高いラベルが付与されるため,画像全体に対する診断ラベルは比較的取得が容易である.本研究ではこの診断ラベルを活用して,ピクセルレベルのガン種別を判定する研究に取り組む.

  • Research Products

    (7 results)

All 2023 2022

All Journal Article (4 results) Presentation (3 results)

  • [Journal Article] Multi-Frame Attention with Feature-Level Warping for Drone Crowd Tracking2023

    • Author(s)
      Asanomi Takanori、Nishimura Kazuya、Bise Ryoma
    • Journal Title

      2023 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)

      Volume: - Pages: -

    • DOI

      10.1109/WACV56688.2023.00171

  • [Journal Article] Weakly Supervised Cell-Instance Segmentation with Two Types of Weak Labels by Single Instance Pasting2023

    • Author(s)
      Nishimura Kazuya、Bise Ryoma
    • Journal Title

      2023 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)

      Volume: - Pages: -

    • DOI

      10.1109/WACV56688.2023.00320

  • [Journal Article] Effective pseudo-labeling based on heatmap for unsupervised domain adaptation in cell detection2022

    • Author(s)
      Cho Hyeonwoo、Nishimura Kazuya、Watanabe Kazuhide、Bise Ryoma
    • Journal Title

      Medical Image Analysis

      Volume: 79 Pages: 102436~102436

    • DOI

      10.1016/j.media.2022.102436

  • [Journal Article] Unsupervised Deep Non-rigid Alignment by Low-Rank Loss and Multi-input Attention2022

    • Author(s)
      Asanomi Takanori、Nishimura Kazuya、Song Heon、Hayashida Junya、Sekiguchi Hiroyuki、Yagi Takayuki、Sato Imari、Bise Ryoma
    • Journal Title

      Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention

      Volume: - Pages: 185~195

    • DOI

      10.1007/978-3-031-16446-0_18

  • [Presentation] Self-Attentionによる大局的時間情報を考慮した複数物体トラッキング2022

    • Author(s)
      Takanori Asanomi, Kazuya Nishimura, Song Heon, Junya Hayashida, Hiroyuki Sekiguchi, Takayuki Yagi, Imari Sato, Ryoma Bise
    • Organizer
      第25回画像の認識・理解シンポジウム
  • [Presentation] Deep Non-Rigid Registration for Noisy-and-Corrupted Images2022

    • Author(s)
      Takanori Asanomi, Kazuya Nishimura, Song Heon, Junya Hayashida (Kyushu Univ.), Hiroyuki Sekiguchi, Takayuki Yagi (Luxonus), Imari Sato (NII), Ryoma Bise
    • Organizer
      第25回画像の認識・理解シンポジウム
  • [Presentation] 複数種の弱教師を用いたsingle instance pastingによる細胞画像セグメンテーション2022

    • Author(s)
      西村 和也, 備瀬 竜馬
    • Organizer
      第25回画像の認識・理解シンポジウム

URL: 

Published: 2023-12-25  

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