@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00217818,
 author = {神谷, 聡 and 角山, 貴昭 and 楠見, 明弘 and 堀田, 一弘},
 issue = {5},
 month = {May},
 note = {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．},
 title = {Graph TransformerによるSingle-Particle Tracking},
 year = {2022}
}