Yanal-Lab News

IS2-17　CT画像向け放射状特徴点サンプリングによる位置合わせ手法の開発



柳井研OBの松田さんの名前が入っている発表
（残念ながらポスターではお会いできず…）

今までは年々変化する腫瘍を見つけるためには医師が
手動で何枚もの画像を参照し探し出さなければならなかったが
それを自動で行う研究

腫瘍は変化するので鍵として使うことはできないが
周辺の血管や肺の壁などから特徴を抽出
その特徴をマッチングさせていき
最もマッチする個所を探す

特徴には速度を考慮しBRIEF特徴量を使用している
今までは30秒近くかかっていた作業が4～5程度で自動で
行われるので医師の負担軽減が期待される

IS2-13　Deep Convolutional Neural Networkによる顔器官検出における最適なミニバッチ作成方法



DCNNに与えるサンプルの増加方法についての考察

方法は3つ提案されている
学習サンプルに変化を与え、そのサンプルを繰り返し使用する方法
学習サンプルからセットを決めそれに対して毎回異なる変化を与え繰り返し使用する方法
学習サンプルからランダムにセットを決めランダムに変化を与える方法

著者らも一番下のものが結果がよくなると考えていたが結果はそうではなく
一番上の手法が最も性能が良かった

これは決まった点を決めるタスクでは様々な変化を与えて学習を行うよりも
決まった同じ画像で学習を繰り返し確実に器官を検出できた方が良かった

これはこのようなタスクなのでこのような結果になったが
一般物体認識などでは同様な結果が出るとは限らない