| 研究実績の概要 |
血管造影像の画像データベースを構築した．造影後画像および病院で作成されたＤＳＡ画像のそれぞれについて,ニューラルネットワークの効率的な学習を行うため画像パッチを作成し,10万枚以上の画像データベースを作成している.ここで造影後の画像パッチは「入力データ」に,病院で作成されたＤＳＡ画像の画像パッチは「教師データ」に，それぞれ対応する.
現在、ニューラルネットワークを用いた深層学習システムを構築中である.基礎的な学習の枠組みとして,敵対的生成ネットワークを用いることとし,この枠組みを用いた研究ができるよう，コンピュータハードウェアおよびソフトウェアを構築している.使用するニューラルネットワークモデルは大規模になることが予想されるため,ハードウェアにはＧＰＵと大容量メモリをもつものを採用するよう検討している．入力データおよび教師データも大容量になると予想されるため，大容量ＳＳＤ等や並列処理でデータを取り扱えるように検討している．また,ソフトウェアにも大規模モデルに対応できるフレームワークおよびミドルウェアを導入するよう計画している.
現在，敵対的生成ネットワークをもとにした様々なタイプのモデルを作成し,仮に作成したシステムで，画像データベースのデータを用いて学習を行い,その結果として出力される画像の画質を元にして，モデルの構造や学習のためのハイパーパラメータを変更し,モデルや学習方法の最適化を試みている．
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| 今後の研究の推進方策 |
様々なタイプのモデルを作成し,画像データベースのデータを用いて学習を行い,結果として出力される画像の画質を元にモデルの層数やハイパーパラメータを変更し,モデルの最適化を行っている.しかし，この学習や最適化には計算に時間がかかり,予定より遅れている．翌年度引き続き行う．
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