研究課題/領域番号 |
23K16900
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研究種目 |
若手研究
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配分区分 | 基金 |
審査区分 |
小区分61010:知覚情報処理関連
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研究機関 | 名古屋大学 |
研究代表者 |
伊東 隼人 名古屋大学, 情報学研究科, 特任助教 (60830502)
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研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2025年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2024年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2023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 | 3次元画像 / 医用画像解析 / テンソル分解 / 非負値テンソル分解 / タッカー分解 |
研究開始時の研究の概要 |
3次元物体の形状や内部テクスチャといった構造を考慮して離散画像を認識・理解するためには,観測者の知見を数理モデルとして導入し,対象となる問題ごとに3次元画像パターンのベクトル表現を設計する必要がある.本研究では対象依存型データ解析手法に従い,多次元構造を保持するテンソル表現と多重線形形式を利用して3次元画像を解析し,小規模な3次元画像データベースから病理類型間における画像パターンの差異をよく表す識別的なパターン表現を求め,臓器や細胞の幾何構造や階層構造の性質を考慮した3次元パターン認識手法の実現を狙う.
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