高階エネルギー最小化に基づく高次元画像処理のための逐次的エネルギー設計

2015 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 26730097
• Research Institution: Waseda University
• Principal Investigator: 望月 義彦 早稲田大学, 理工学術院, 助教 (00609191)
• Project Period (FY): 2014-04-01 – 2017-03-31
• Keywords: 高階エネルギー最適化 / グラフカット / 医用画像処理 / 領域分割 / 3次元復元

Outline of Annual Research Achievements

本研究は、コンピュータビジョンにおける問題の解法の一つであるエネルギー最小化の枠組みにおいてグラフカットによる解法を扱う。これは効率良く離散最適化問題を解くことができるが、既存のアルゴリズムで解くことのできる問題のクラスに近年まで制限があっ
た。2011年に任意の高階エネルギーを1階に還元して解く手法が提案され、どのような問題にでも適用可能となった。これらは高階エネルギーと呼ばれ、計算コストが大幅に増加し、容易に解けないことが知られている。また、高階のエネルギーをどう定義すべきかも
問題である。
本年度は、引き続き前年度で対象とした三次元医用画像に対する複数臓器の同時領域分割および線分情報からの空間構造推定に取り組んだ。高階エネルギーの具体的な設計と理論的な解析の結果から、より組織的な構成を与えるような方法論の確立を目指して進めている。問題に応じたエネルギーのモデリングを自動で行うことが可能となると、深層学習などによるパラメタ調整などが効率よくできることが期待できる。また、スーパーボクセルと呼ばれる過分割をもとにしたエネルギー設計を検討している。これは、高階エネルギーの計算量を大幅に削減できるため、より精度を上げるための一手法となる可能性があると考えている。現在は、スーパーボクセルに対する具体的なエネルギー関数の構成を検討すしている段階である。
実験環境の効率化を図るためにソフトウェア設計のさらなる最適化を行った。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

計画にそって順調に進んでいる。

Strategy for Future Research Activity

これまで扱っていないコンピュータビジョンへの課題への適用を行う。とくに、多視点画像による3次元復元を中心に扱い、研究協力者として参画しているプロジェクトとの連携を目指す。

Causes of Carryover

論文採択状況が想定を下回ったため出張を見送った。
また、実験用大規模計算機により適した装置が次年度に購入可能になることが判明したため、購入を延期した。

Expenditure Plan for Carryover Budget

研究機関にマシンを設置するためには電源などの動作環境の綿密な計画が必要なため、現在調整中である。