生体の視覚情報処理システムに模倣した中心視システムの構築
| Project/Area Number |
00J10920
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 国内 |
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| Research Field |
知能情報学
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| Research Institution | Saitama University |
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| Research Fellow |
渡辺 隆 埼玉大学, 理工学研究科, 特別研究員(DC1)
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| Project Period (FY) |
2000 – 2002
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2002)
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| Budget Amount *help |
¥3,000,000 (Direct Cost: ¥3,000,000)
Fiscal Year 2002: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)
Fiscal Year 2001: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)
Fiscal Year 2000: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)
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| Keywords | パルス結合型ニューラルネットワーク(Pulse-Coupled Neural Network) / 注視点探索 / 生体模倣型ビジョン / 領域分割 / 2次元スライス画像 |
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| Research Abstract |
平成14年度では,生体の視覚情報処理システムに模倣した中心視システムの構築について以下のような研究を行い論文誌に発表した.
1.Pulse-Coupled Neural Networkを用いた中心視システムの構築
生体の視覚皮質をモデル化したものであるPulse-Coupled Neural Network(PCNN)を用いて中心視システムを構築した.オリジナルのPCNNから得られる出力は離散値であるが,シグモイド関数をPCNN内部に適用することより連続値として得られるようにした.この修正したPCNNを中心視システムの重要な要素である注視点探索に用いた.さまざまな入力に対して実験を行った結果,注視点探索を効果的にかつ,経済的に行うことができるという結果が得られた.この成果を「シグモイド型パルスジェネレータを取り入れたPulse-Coupled Neural Networkによる注視点探索法」という題目で計測自動制御学会論文誌に発表した.
2.Pulse-Coupled Neural Networkを用いた3次元領域分割
PCNNは画像処理に有効なニューラルネットワークとして知られている.領域分割手法としてもPCNNを用いた研究が行われているが,PCNNは2次元構成のためfMRI画像やマルチスライスCT画像などの2次元スライス画像の組として表される3次元画像においては上下関係が考慮されていない.そこで本研究では,PCNNを3次元格子状に配列し,また,各ニューロンの結合も3次元的に拡張することにより,上下のつながりを考慮に入れた3次元領域分割を行った.この手法により3次元領域分割が十分な精度のもと効果的に行うことができるという成果が得られた.この成果を「3次元PCNNを用いた3次元領域分割」という題目でコンピュータ支援画像診断学会論文誌に発表した.
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Report
(1 results)
Research Products
(2 results)
