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  1. 研究報告
  2. コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)
  3. 2022
  4. 2022-CVIM-230

Graph TransformerによるSingle-Particle Tracking

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/217818
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/217818
06ab0ca4-b49f-456e-891f-7313bdcff139
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CVIM22230005.pdf IPSJ-CVIM22230005.pdf (3.3 MB)
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
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

× 神谷, 聡

神谷, 聡

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角山, 貴昭

× 角山, 貴昭

角山, 貴昭

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楠見, 明弘

× 楠見, 明弘

楠見, 明弘

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堀田, 一弘

× 堀田, 一弘

堀田, 一弘

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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
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Ver.1 2025-01-19 15:22:04.058058
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