Item type |
SIG Technical Reports(1) |
公開日 |
2022-05-05 |
タイトル |
|
|
タイトル |
Graph TransformerによるSingle-Particle Tracking |
言語 |
|
|
言語 |
jpn |
キーワード |
|
|
主題Scheme |
Other |
|
主題 |
卒論スポットライトセッション |
資源タイプ |
|
|
資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
|
資源タイプ |
technical report |
著者所属 |
|
|
|
現在 名城大学 |
著者所属 |
|
|
|
現在 沖縄科学技術大学院大学 |
著者所属 |
|
|
|
現在 沖縄科学技術大学院大学 |
著者所属 |
|
|
|
現在 名城大学 |
著者名 |
神谷, 聡
角山, 貴昭
楠見, 明弘
堀田, 一弘
|
論文抄録 |
|
|
内容記述タイプ |
Other |
|
内容記述 |
近年,免疫系の研究が盛んに行われており,粒子追跡の需要が高まっている.しかし,機械学習による Single-Particle Tracking (SPT) の研究はあまり進んでおらず,精度の悪いソフト解析に頼っているのが現状である.SPT の問題点は主に 3 つある.1 つ目は,それぞれの分子に特徴の違いがなく,特徴の差異による追跡が行えないことである.2 つ目は,分子の動きはランダムであり,移動方向の予測が難しいことである.3 つ目は,分子同士の密度が高いため,ID スイッチが発生することである.そこで本稿では,これらの問題点を解決するために分子同士の関係性を考慮する Particle Tracking by Graph Transformer (PTGT) を提案する.提案手法は 2 つのデータセットにおいて従来法よりも高い精度を達成した. |
書誌レコードID |
|
|
収録物識別子タイプ |
NCID |
|
収録物識別子 |
AA11131797 |
書誌情報 |
研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)
巻 2022-CVIM-230,
号 5,
p. 1-7,
発行日 2022-05-05
|
ISSN |
|
|
収録物識別子タイプ |
ISSN |
|
収録物識別子 |
2188-8701 |
Notice |
|
|
|
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
出版者 |
|
|
言語 |
ja |
|
出版者 |
情報処理学会 |