深層生成モデルを応用した強い汎化性能を持ったradiomics解析方法の開発
使用深度生成模型开发具有强泛化性能的放射组学分析方法
基本信息
- 批准号:22K16700
- 负责人:
- 金额:$ 2.91万
- 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:2022
- 资助国家:日本
- 起止时间:2022-04-01 至 2025-03-31
- 项目状态:未结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
本研究の目的は上記のdomain shiftに起因する機械学習装置の性能の低下を深層生成モデルの応用で解決を図ることである。本年度は研究実績として、4回の学会発表を行った。令和4年度の研究の主たる目的は公開データセットとプライベートのデータセットを相互変換するような画像のstyle変換方法を確立することであった。Cycle generative adversarial network(CycleGAN)を採用しプロトタイプを作成、安定した制度の高い変換が行えるようにアーキテクチャやハイパーパラメータの調整を行なった。加えて上手く変換が行えているのかを判断するために変換の精度の視覚化を試みた。結果として、ハイパーパラメータの調整を的確に行うことで公開データセット、プライベートのデータセット間の変換をある程度安定して行えるようになった。また、視覚化の方法としてはReaNet34の中間表現をt-SNEやUMAPで低次元に圧縮する方法が機能した。この方法で公開データセットとプライベートの画像のstyleの違いの視覚化を行うと明らかなクラスタが作成された。また、CycleGANにてstyle変換を行なったプライベートデータセットのMRI画像は、上記の方法で2次元にて視覚化を行なった場合、公開データセットとプライベートデータセットの中間に位置していた。
The purpose of this study is to investigate the causes of domain shift and to solve the problem of poor performance of mechanical learning devices. This year's research achievements, 4 rounds of academic performance. The main purpose of the study in 2004 is to establish a method of changing the style of painting. Cycle generative adversarial network(CycleGAN) is used to create, stabilize and adjust the system. Add to the list the accuracy of the conversion As a result, the adjustment of the price of goods and services is very stable. ReaNet34's intermediate presentation and UMAP's low-dimensional compression methods are functional. The method disclosed herein includes the following steps of: displaying the style of the portrait; and displaying the style of the portrait. CycleGAN style change to the right position of the MRI image, the above method to the left position of the right position of the MRI image, the above method to the right position of the MRI image, the above method to the left position of the right position of the MRI image, the above method to the right position
项目成果
期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
深層生成モデルのRadiogenomicsへの応用
深度生成模型在放射基因组学中的应用
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Yoshitaka kase;Tsukika Sato;Yuji Okano;Hideyuki Okano;加瀬義高;加瀬義高;加瀬義高;高橋 慧;高橋 慧;高橋 慧;高橋 慧
- 通讯作者:高橋 慧
CycleGAN can be a solution to develop robust IDH mutation predicting model.
CycleGAN 可以成为开发稳健的 IDH 突变预测模型的解决方案。
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Yoshitaka kase;Tsukika Sato;Yuji Okano;Hideyuki Okano;加瀬義高;加瀬義高;加瀬義高;高橋 慧;高橋 慧
- 通讯作者:高橋 慧
多施設で運用可能なMRIを用いた脳腫瘍遺伝子診断装置開発のための初期検討 -施設間画像差の可視化-
开发可在多个设施操作的MRI脑肿瘤基因诊断装置的初步研究 - 设施之间图像差异的可视化 -
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Yoshitaka kase;Tsukika Sato;Yuji Okano;Hideyuki Okano;加瀬義高;加瀬義高;加瀬義高;高橋 慧
- 通讯作者:高橋 慧
多施設で運用可能なMRIを用いた脳腫瘍遺伝子診断装置開発のためのCycle GANの応用可能性
应用 Cycle GAN 开发可在多个设施运行的 MRI 脑肿瘤基因诊断设备的可能性
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Yoshitaka kase;Tsukika Sato;Yuji Okano;Hideyuki Okano;加瀬義高;加瀬義高;加瀬義高;高橋 慧;高橋 慧;高橋 慧
- 通讯作者:高橋 慧
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- 发表时间:
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- 作者:
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曽我部 東馬
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- DOI:
- 发表时间:
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- 影响因子:0
- 作者:
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松井 淑恵
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