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MRI画像におけるボクセルデータから点群データへの表現学習
MRI 图像中从体素数据到点云数据的表示学习
基本信息
- 批准号：21K17810
- 负责人：
- 金额：$ 2.83万
- 依托单位：
- 依托单位国家：日本
- 项目类别：Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
- 财政年份：2021
- 资助国家：日本
- 起止时间：2021-04-01 至 2024-03-31
- 项目状态：已结题
- 来源：
- 关键词：
项目摘要
2022年度は，前年度に利用申請を行った2000程のMRI構造画像から成る大規模データセットを用いた検証を進めた．実験環境の変化のため，本課題の目的であるデータ表現方法を検証する際に実験条件の変更が必要となり，ベースラインである3次元ボクセルを入力としたモデル構造の最適化部分について，引き続き検証実験を行っている．検証実験から，3次元ボクセルにおけるネットワーク構造を最適化した際の傾向を見ることが出来そうであり，2023年度は成果発表の準備と併せて，点群表現について進めていく．また，2022年度の検討項目の一つであったTransformerモデルの実装は順調に進んでおり，今後は課題点として挙げている「計算の不効率さ」を解決するアプローチとして検証実験を進める．
在2022财年，我们使用大规模数据集进行了验证，该数据集由大约2,000个MRI结构图像组成，这些图像用于上一年。由于实验环境的变化，在验证数据表示方法时有必要更改实验条件，这是该主题的目的，并且使用基线3D Voxel作为输入的模型结构的优化部分继续进行验证实验。从验证实验中，在优化三维体素的网络结构时，我们似乎可以看到趋势，在2023年，我们将继续进行点云表示以及为结果呈现的准备。此外，变压器模型的实施是2022财年考虑的项目之一，它正在顺利进行，我们将继续进行验证实验，作为解决我们提出的“效率低下计算”的一种方法，这些方法是挑战。
项目成果
期刊论文数量（0）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Analysis of Trained Convolutional Neural Network using Generative Adversarial Network
- DOI：
- 发表时间：2021
- 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：Yasuyuki Tsutsui;Yuki Shinomiya;Shinichi Yoshida
- 通讯作者：Yasuyuki Tsutsui;Yuki Shinomiya;Shinichi Yoshida
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- 影响因子：0
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三谷 慶太
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