@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00217830,
 author = {松本, 壮史 and 内海, ゆづ子 and 小塚, 俊明 and 岩村, 雅一 and 黄瀬, 浩一 and 中井, 朋則 and 山内, 大輔 and 唐原, 一郎 and 峰雪, 芳宣 and 星野, 真人 and 上杉, 健太朗},
 issue = {17},
 month = {May},
 note = {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．},
 title = {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},
 year = {2022}
}