@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00189652,
 author = {田中, 大 and 日野, 英逸 and 並木, 繁行 and 浅沼, 大祐 and 廣瀬, 謙造 and 村田, 昇 and Masaru, Tanaka and Hideitsu, Hino and Shigeyuki, Namiki and Daisuke, Asanuma and Kenzo, Hirose and Noboru, Murata},
 issue = {11},
 month = {Jun},
 note = {光の回折限界を超える分解能を持つ光学顕微鏡を超解像顕微鏡と呼ぶ．現在様々な超解像顕微鏡技術が開発されているが，3 次元の立体構造をリアルタイムに観察可能にする超解像顕微鏡技術はまだ確立されていない．本稿では，近年画像認識の分野で大きく注目されている畳み込みニューラルネットワークを用いることで，3 次元の立体構造を描く手法を提案する．提案する手法は 20nm 以下の分解能で撮像対象の 3 次元立体構造をリアルタイムに描画可能であることを確認した．, Superresolution microscopy is a microscopy technique with a resolution beyond the diffraction limit of light. Despite the recent advancement, there are no techniques for real-time visualization of 3D structures. Using Convolutional Neural Network which has received much attention in the field of image recognition in recent years, we developed a 3D Superresolution method. We confirmed the proposed method can visualize 3D structures in real time with 20 nm resolution.},
 title = {畳み込みニューラルネットワークを用いた顕微鏡画像の3次元超解像},
 year = {2018}
}