2012 Fiscal Year Research-status Report
密パッチ上の確率モデルによる局所構造をとらえたロバストな多次元信号処理
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23700281
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
兼村 厚範 大阪大学, 産業科学研究所, 特任研究員(常勤) (50580297)
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| Keywords | 統計学 / 機械学習 / 画像信号処理 |
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| Research Abstract |
本研究の目的は、密パッチ上の確率モデルを使用する統計推定による新規な多次元信号処理法を提案することである。密パッチとは、 ボクセルパッチ(近傍ボクセル集合)を互いに1ボクセルずつ重ねて敷き詰めたものを意味する。各パッチ内の統計量がランダム変動 に対してロバストであり、かつ脳画像の局所構造をよく捉えることができるという利点を活用することで、位置ごとに異なる柔軟な正 則化を実現できる。密パッチ情報に基づく3次元信号処理法の実現は、BMI工学や神経科学などへの発展可能性を持つ。本年度は、画像信号処理の実応用を試行し、一部実験を行うとともに、中間まとめとしての講演を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
密パッチ上の確率モデルを用いた統計的信号処理法として、画像信号処理法の研究を行い、一部実証実験を推進したため。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は、画像信号処理法の研究を発展させるとともに、画像信号にとらわれず応用の幅を広げてゆく。特に、年度途中に民間研究所から大学へ異動したため、より基礎的な側面に注力する。次年度に使用する予定の研究費が生じた状況は、今年度は研究対象を一部実験に限ったためである。
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| Expenditure Plans for the Next FY Research Funding |
次年度は、基礎研究の幅を広げるために各地の研究者との議論を重視するとともに、モバイル計算機、統計推定や信号処理の専門図書、および信号解析ソフトウェアを購入する。また、論文発表用の英語添削費や別刷り代も使用する。
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