テンソル因子化を用いたニューロンイメージの修復(一般講演(バイオ情報学),機械学習によるバイオデータマインニング,一般)
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概要
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生物を対象とした顕微鏡画像の統計処理では,通常の自然画像処理とは異なり,対象となる生物体の対称性や方向性などの特徴を生かす必要がある.本研究では,とくに神経細胞の微細構造決定を目的として,線状構造に沿った画像パッチ因子を得るためのテンソル因子化を工夫した.これにより,線状構造を使わない従来法因子化と異なるタイプのパッチ因子が得られることを示した.また画像のノイズ軽減に応用し,性能の向上を示した.
- 2011-06-16
著者
-
石井 信
京都大学
-
石井 信
京都大学大学院情報学研究科
-
石井 信
京都大学大学院情報学研究科システム科学専攻
-
石井 信
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
石井 信
奈良先端科学技術大学院大学:科学技術振興事業団crest銅谷プロジェクト
-
大羽 成征
京都大学情報学研究科:科学技術振興機構
-
大羽 成征
京都大学大学院情報学研究科|(独)科学技術振興機構さきがけ研究員
-
石井 優
大阪大学大学院 医学系研究科 分子・細胞薬理学講座
-
河野 正行
京都大学大学院情報学研究科
-
石井 信
京都大学大学院 情報学研究科 システム科学専攻
-
大羽 成征
京都大学大学院情報学研究科
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