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生物画像の領域識別・領域分割のための機械学習手法の開発

公募研究

研究領域共鳴誘導で革新するバイオイメージング
研究課題/領域番号 16H01430
研究種目

新学術領域研究(研究領域提案型)

配分区分補助金
審査区分 生物系
研究機関広島大学

研究代表者

栗田 多喜夫  広島大学, 工学研究科, 教授 (10356941)

研究期間 (年度) 2016-04-01 – 2018-03-31
研究課題ステータス 完了 (2017年度)
配分額 *注記
8,580千円 (直接経費: 6,600千円、間接経費: 1,980千円)
2017年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2016年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
キーワード機械学習 / 画像認識 / 深層学習 / 領域分割 / 画像,文書,音声等認識 / 人工知能
研究実績の概要

バイオイメージング技術の向上により,質的に新しい生物画像を処理する必要性が高まっている.しかし,観測対象や計測手法毎に試行錯誤的に新たな生物画像処理手法を開発することは容易ではない.最近では,この問題に対して,正解のラベルが付与された訓練用のデータからモデルのパラメータを自動的に推定する機械学習を利用した手法の有効性が示されている.特に,画像を直接入力としてモデルのパラメータを推定する深層学習を用いたアプローチが注目されている.本研究では,機械学習を用いて構成した局所領域の識別手法とそれらの結果から生物画像を領域分割する手法を開発している.本年度は,画像中の局所領域に含まれるラベルの割合をクラス確率とみなし,これを回帰によって学習する手法を提案し,iPS細胞画像の識別課題に適用した.また,テクスチャ画像の領域分割のために有効な特徴を抽出するための手法としてSiameseネットワークやTripletネットワークについて検討し,それらのネットワークで抽出した特徴ベクトルを領域分割に利用した.領域分割手法としては,領域間の隣接関係を領域隣接グラフ(RAG)で表現し,領域間の隣接関係に関する制約条件を満たしつつ領域統合する手法を利用した.その他,iPS細胞画像から特徴量を抽出し,Convolutional Neural Networkを利用して抽出した特徴ベクトルを識別する手法を開発した.また,画像をきれいに拡大するための深層学習アーキテクチャを提案した.

現在までの達成度 (段落)

29年度が最終年度であるため、記入しない。

今後の研究の推進方策

29年度が最終年度であるため、記入しない。

報告書

(2件)
  • 2017 実績報告書
  • 2016 実績報告書
  • 研究成果

    (9件)

すべて 2018 2017 2016 その他

すべて 国際共同研究 (1件) 雑誌論文 (4件) (うち国際共著 3件、 査読あり 4件、 オープンアクセス 3件) 学会発表 (4件) (うち国際学会 4件)

  • [国際共同研究] Kyungpook National University(韓国)

    • 関連する報告書
      2016 実績報告書
  • [雑誌論文] Critical texture pattern feature assessment for characterizing colonies of induced pluripotent stem cells through machine learning techniques2018

    • 著者名/発表者名
      Kavitha Muthu Subash、Kurita Takio、Ahn Byeong-Cheol
    • 雑誌名

      Computers in Biology and Medicine

      巻: 94 ページ: 55-64

    • DOI

      10.1016/j.compbiomed.2018.01.005

    • 関連する報告書
      2017 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
  • [雑誌論文] Deep vector-based convolutional neural network approach for automatic recognition of colonies of induced pluripotent stem cells2017

    • 著者名/発表者名
      Kavitha Muthu Subash、Kurita Takio、Park Soon-Yong、Chien Sung-Il、Bae Jae-Sung、Ahn Byeong-Cheol
    • 雑誌名

      PLOS ONE

      巻: 12 号: 12 ページ: 55-64

    • DOI

      10.1371/journal.pone.0189974

    • 関連する報告書
      2017 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
  • [雑誌論文] Automatic detection of osteoporosis based on hybrid genetic swarm fuzzy classifier approaches2016

    • 著者名/発表者名
      Muthu Subash Kavitha , Pugalendhi Ganesh Kumar, Soon-Yong Park, Kyung-Hoe Huh, Min-Suk Heo, Takio Kurita, Akira Asano, Seo-Yong An, Sung-Il Chien
    • 雑誌名

      Dentomaxillofacial Radiology

      巻: 45(7) 号: 7 ページ: 20160076-20160076

    • DOI

      10.1259/dmfr.20160076

    • 関連する報告書
      2016 実績報告書
    • 査読あり / 国際共著
  • [雑誌論文] Optimum Nonlinear Discriminant Analysis and Discriminant Kernel Support Vector Machine2016

    • 著者名/発表者名
      Akinori Hidaka and Takio Kurita
    • 雑誌名

      IEICE Transactions on Information and Systems

      巻: E99.D 号: 11 ページ: 2734-2744

    • DOI

      10.1587/transinf.2016EDP7081

    • NAID

      130005268181

    • ISSN
      0916-8532, 1745-1361
    • 関連する報告書
      2016 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] Hierachical Region Merging with Region Adjacency Graph Constraints using Hypercolumns extracted from the trained CNN2017

    • 著者名/発表者名
      Yuga Fukushima and Takio Kurita
    • 学会等名
      The International Workshop on Frontiers of Computer Vision (FCV2017)
    • 発表場所
      Seoul, Korea
    • 年月日
      2017-02-01
    • 関連する報告書
      2016 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Fast and Accurate Image Super Resolution by Deep CNN with Skip Connection and Network in Network2017

    • 著者名/発表者名
      Jin Yamanaka, Shigesumi Kuwashima and Takio Kurita
    • 学会等名
      24th International Conference on Neural Information Processing
    • 関連する報告書
      2017 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Detection of Differentiated vs. Undifferentiated Colonies of iPS Cells Using Random Forests Modeled with the Multivariate Polya Distribution2016

    • 著者名/発表者名
      B. Raytchev, A. Masuda, M. Minakawa, K. Tanaka, T. Kurita, T. Imamura, M. Suzuki, T. Tamaki and K. Kaneda
    • 学会等名
      International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI2016)
    • 発表場所
      Athens, Greece
    • 年月日
      2016-10-17
    • 関連する報告書
      2016 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Discriminative Subtree Selection for NBI Endoscopic Image Labeling2016

    • 著者名/発表者名
      T.Hirakawa, T.Tamaki, T.Kurita, B.Raytchev, K.Kaneda, C.Wang, L.Najman, T.Koide, S.Yoshida, H.Mieno and S.Tanaka
    • 学会等名
      Workshop on Mathematical and Computational Methods in Biomedical Imaging and Image Analysis (MCBMIIA2016)
    • 発表場所
      Taipei, Taiwan
    • 関連する報告書
      2016 実績報告書
    • 国際学会

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公開日: 2016-04-26   更新日: 2018-12-17  

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