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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

キクの花の構造推定のためのCT画像セグメンテーション

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/217830
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/217830
f92baab2-523f-4cae-b96a-2f16bd8cb847
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CVIM22230017.pdf IPSJ-CVIM22230017.pdf (8.3 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 キクの花の構造推定のためのCT画像セグメンテーション
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
大阪公立大学大学院情報学研究科
著者所属
大阪公立大学大学院情報学研究科
著者所属
広島大学大学院統合生命科学研究科
著者所属
大阪公立大学大学院情報学研究科
著者所属
大阪公立大学大学院情報学研究科
著者所属
兵庫県立大学大学院理学研究科
著者所属
兵庫県立大学大学院理学研究科
著者所属
富山大学理学部
著者所属
兵庫県立大学大学院理学研究科
著者所属
高輝度光科学研究センター
著者所属
高輝度光科学研究センター
著者所属(英)
en
Graduate School of Informatics, Osaka Metropolitan University
著者所属(英)
en
Graduate School of Informatics, Osaka Metropolitan University
著者所属(英)
en
Graduate School of Integrated Sciences for Life, Hiroshima University
著者所属(英)
en
Graduate School of Informatics, Osaka Metropolitan University
著者所属(英)
en
Graduate School of Informatics, Osaka Metropolitan University
著者所属(英)
en
Graduate School of Science, University of Hyogo
著者所属(英)
en
Graduate School of Science, University of Hyogo
著者所属(英)
en
Faculty of Science, University of Toyama
著者所属(英)
en
Graduate School of Science, University of Hyogo
著者所属(英)
en
Japan Synchrotron Radiation Research Institute
著者所属(英)
en
Japan Synchrotron Radiation Research Institute
著者名 松本, 壮史

× 松本, 壮史

松本, 壮史

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内海, ゆづ子

× 内海, ゆづ子

内海, ゆづ子

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小塚, 俊明

× 小塚, 俊明

小塚, 俊明

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岩村, 雅一

× 岩村, 雅一

岩村, 雅一

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黄瀬, 浩一

× 黄瀬, 浩一

黄瀬, 浩一

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中井, 朋則

× 中井, 朋則

中井, 朋則

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山内, 大輔

× 山内, 大輔

山内, 大輔

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唐原, 一郎

× 唐原, 一郎

唐原, 一郎

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峰雪, 芳宣

× 峰雪, 芳宣

峰雪, 芳宣

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星野, 真人

× 星野, 真人

星野, 真人

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上杉, 健太朗

× 上杉, 健太朗

上杉, 健太朗

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 植物の器官発生の調査のためには対象の植物の構造把握が必要であり,CT 計測によって非破壊的にサンプルの 3 次元構造を観察する方法がとられている.本研究は観察対象をキクタニギクの花とし,CT データから自動的に器官を抽出することで 3 次元構造を把握することを目的とする.そのため,花を構成する器官である小花,花床,総苞を自動的にセグメンテーションする.しかし,キクタニギクの CT データから断面を切り出す位置によって器官の形状は大きく異なる.またキクタニギクは生育段階によって器官の形状が変化するため,セグメンテーションの精度が低下する恐れがある.本研究では,器官の形状の変化を抑える断面の切り出し方法と学習データの拡張により,これらの問題に対処する.実験の結果,提案手法による切り出し方法によって花床,小花のセグメンテーション精度が向上した.また,データ拡張によって学習データと異なる生育段階のサンプルのセグメンテーション精度が改善した.
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 17, 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 15:21:51.093285
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