A01-1 多元計算解剖学における基礎数理

From Multidisciplinary Computional Anatomy
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メンバー

  • 研究代表者
    本谷 秀堅(名古屋工業大学・教授)
  • 研究分担者
    奈良 高明(東京大学・准教授)
    増谷 佳孝(広島市立大学・教授)
    石川 博(早稲田大学・教授)
    松添 博(名古屋工業大学・准教授)
    井宮 淳(千葉大学・教授)
    清 智也(東京大学・准教授)

概要

多元計算解剖モデルは、様々な画像より抽出される特徴量を確率変数とする多変量統計モデルである。本研究では多元計算解剖モデルを構築し、そのモデルを医用画像理解へと応用するための基礎数理を構築するとともに、その体系化を目指す。体系化の対象となる要素技術には、医用画像理解に有用な画像特徴の選択や生成、異なるモダリティ画像の時系列データより抽出される多数の特徴量間の統計モデルの構造推定やモデル上での高精度・高効率な推論、モデルの次数と比べて圧倒的に学習データが少ないときのモデル生成、大規模統計モデルを利用する複数モダリティ画像の同時処理などが含まれる。

概要図

A01-1: 多元計算解剖学の基礎数理を他班と連携しつつ開拓
A01-1.PNG