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アイテム
3次元脳画像の類似症例検索実現に向けた高いデータ保存性を持つ低次元特徴表現の獲得
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230210
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2302103d6b1a55-d3f5-477a-9f21-0f31f4badd96
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||
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| 公開日 | 2023-02-16 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 3次元脳画像の類似症例検索実現に向けた高いデータ保存性を持つ低次元特徴表現の獲得 | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 法大 | ||||||||
| 著者名 |
村木, 隼人
× 村木, 隼人
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 診断支援や研究のため,脳MR画像に対する類似症例検索(CBIR)技術の実現が求められている.CBIR実現には,入力情報の低次元化および,その解釈性担保の両立が必要であるが,従来の深層学習を利用した変分オートエンコーダ(VAE)に基づく手法では,低次元化された情報からの入力情報の再現性に課題が残されていた.本報告ではVAEに敵対的生成ネットワーク(GAN)を効果的に融合することで高い情報再現性を実現している内省的変分オートエンコーダ(Soft-intro-VAE)を拡張することで,3次元脳MR画像から高い再現性と解釈性をもつ低次元特徴表現の獲得を行い,その成果を報告する. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||
| 書誌情報 |
第85回全国大会講演論文集 巻 2023, 号 1, p. 849-850, 発行日 2023-02-16 |
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| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||