| 研究課題/領域番号 |
17K00312
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 高知工科大学 |
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研究代表者 |
吉田 真一 高知工科大学, 情報学群, 教授 (30334519)
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| 研究分担者 |
岡本 一志 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (10615032)
佐伯 幸郎 神戸大学, システム情報学研究科, 特命助教 (40549408)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2019年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2017年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 深層ニューラルネットワーク / MRI / 脳情報デコーディング / 超解像アルゴリズム / 機械学習 / extreme Learning Machine / CNN / support vector machine / 超解像 / 深層学習 / 敵対的生成ネットワーク / GAN / SRGAN / SRCNN |
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| 研究成果の概要 |
超解像化したMRI画像による脳情報デコーディングのアルゴリズムの開発のため、MRI画像の超解像化手法と、脳情報デコーディングのための機械学習手法の開発を行った。MRI画像の超解像化には、深層ニューラルネットワークの一種の敵対的生成ネットワークを用いたRFB-ESRGANとnESRGANによるものを開発し、3次元MRI画像に対し2次元画像用超解像化モデルを用いることで、性能向上を図った。脳情報デコーディングについては、顔の表情を見たときの脳活動から表情の種類を推定する機械学習と、脳構造画像からBig Five性格テストを行った結果の推定を行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
3次元MRIデータに対して2次元深層ニューラルネットワークモデルを用いることで、計算コストの削減のみならず、超解像化の精度を向上できたことは学術的な意義があるものであり、3次元データがしばしば使われる医療分野への深層学習の適用をスムースに進めることが可能になる。同時に、深層でないニューラルネットワークELMの脳画像への適用や、脳構造画像へのCNNの適用でBig Fiveスコアを推定したことは学術的な意義があると考えている。
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