2016年10月2日 更新

「第20回 NMRマイクロイメージング研究会」(生物・医用画像の自動評価のための能動的機械学習法 CARTA)

「第20回 NMRマイクロイメージング研究会」にて弊社CTOである、朽名 夏麿(くつななつまろ)博士が登壇し、「生物・医用画像の自動評価のための能動的機械学習法 CARTA」 と題した人工知能を利用した画像分類技術 “CARTA” について講演をします。

1,606 view お気に入り 0
しかし、研究者は画像全てに目を通すわけにはいきません。なので、定量的で信頼性の高い「画像分類の自動化」が重要になるわけです。そこで今ブームを迎えている機械学習を用いていきます。

従来は、画像の分類を行うときに、研究者自身が分類に用いる基準をソフトウェアに再現する必要があり、非常に大変でした。

バイオ画像を自動分類する方法は応用が進んでいるのは、「教師あり学習」です。ここで、「教師あり学習」とは多くのラベルありの画像(目視などでラベルをつける必要があり、以下ではアノテーションと呼ぶ)を用いて、機械にそれを学習させる方法です。
機械学習のフローチャート

機械学習のフローチャート

これに対して、能動学習と呼ばれる手法もあります。能動学習とは、入力された画像から、研究者がアノテーションすべき画像である質問画像が自動的に選ばれ、研 究者は質問に答えることでアノテーションを与え、この工程を繰り返すことでアノテーション情報を収集し,分類基準を効率 よく作成する方法です。

CARTAは能動学習をより精度を上げる方法として注目されています。

CARTAでは、対話的に研究者の知識を収集し、分類基準を目的に相応しいように設定することができ、それによって「教師あり学習」よりもさらに高い精度が得ることができたようです。
CARTAによる自動分類

CARTAによる自動分類

急成長している自動画像判別の分野の一端を知りたいな、という方はぜひともご参加ください!

イベントページから引用した情報を記載します。

▼イベントページより引用

【日時】
2016年8月10日(水)
研究会:9時15分から17時45分(受付開始8時45分より)
懇親会:18時過ぎから柏の葉キャンパス駅近くのレストランにて(予定)

【特別講演】17:00~17:40
朽名 夏麿(くつななつまろ)博士(東京大学 大学院新領域創成科学研究科)
「生物・医用画像の自動評価のための能動的機械学習法 CARTA」

人工知能を利用した画像分類技術 “CARTA” についてお話下さいます。
MR画像分類への応用事例もご紹介頂く予定です。

【場所】
都合により部屋が変更になりました。
国立がん研究センター 先端医療開発センター(柏キャンパス)3階セミナールーム1・2
〒277-8577 千葉県柏市柏の葉6-5-1

【会場へのアクセス】
電車とバスのご利用を推奨します。
つくばエクスプレス線 柏の葉キャンパス駅下車
バス(東武バス 流山おおたかの森駅東口行、または江戸川台駅東口行、
または東大西行)を利用し、約6分、国立がん研究センター下車

【参加資格】
NMR、MRIおよび磁気共鳴に興味を持っておられる方であれば、どなたでも参加できます。
学会等の会員である必要はありません。
20 件

関連する記事 こんな記事も人気です♪

VR解剖アプリを作る その2 ~Unity上でCTデータを扱う~

VR解剖アプリを作る その2 ~Unity上でCTデータを扱う~

3DデータをUnityに取り込んで、カメラで観察するアプリを作ります。 非VRとVRを実装します。
山田涼太 | 6,222 view
About IMACEL Academy

About IMACEL Academy

人工知能・画像解析スキルが身につく専門サイト-IMACEL Academy-についてです
Deep learningで画像認識③〜ネオコグニトロンとは?〜

Deep learningで画像認識③〜ネオコグニトロンとは?〜

Deep learningは、画像認識において大きな成功を収めています。そこで用いられる多層ネットワークは、畳み込みニューラルネットワーク(convolutional neural network:CNN)と呼ばれており、画像認識に適した独特の構造を持っています。
木田智士 | 21,794 view
Neural Network with Julia 〜Kaggleの文字認識(DeepLearning)の前処理〜

Neural Network with Julia 〜Kaggleの文字認識(DeepLearning)の前処理〜

今回もNeural NetworkをJuliaで実装する方法についてご紹介します。

この記事のキーワード

この記事のキュレーター

エルピクセル編集部 エルピクセル編集部