Graduation slide
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This is a graduation slide when I was a bachelor student.
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- 2. 研究背景 CT （=Computed Tomography, コンピュータ断層撮影) – 対象物へ全方向（３６０度）照射 – 角度ごとに透過量の合算 断面画像の再構成 幅広い応用 – 肺がん早期発見(医療的貢献) – 遺跡の出土(考古学的貢献) 出典：度情報科学技術研究機構， Alberta Stroke Program Early CT score(ASPECTS) 2013/2/15 ２０１２年度卒業論文発表会 2
- 7. 先行手法 投影方向数：４ 原画像 FBP法 RSAF (Filtered Back Projection method) (Recursive Spatially Adaptive Filtering) 不完全な再構成 2013/2/15 ２０１２年度卒業論文発表会 7
- 8. 先行手法 投影方向数：４ 原画像 FBP法 RSAF (Filtered Back Projection method) (Recursive Spatially Adaptive Filtering) 既知情報のみ→利用補完機能がない 不完全な再構成 2013/2/15 ２０１２年度卒業論文発表会 8
- 11. 提案手法の概要 EMO＋GSアルゴリズム EMOアルゴリズム GSアルゴリズム （Evolutionary Multi-criterion Optimization） (Gerchberg-Saxton algorithm) ? 複数解の獲得が可能 ? 拘束条件による解の精度向上 ? 画像を世代ごとに更新 ? EMOアルゴリズムの中で利用 ? 大きな枠組みとしての利用 ? 既知データと推定データとの差を考慮 ? 大域的な探索 ? 局所的な探索 2013/2/15 ２０１２年度卒業論文発表会 11
- 18. 周波数空間の特性 交叉，突然変異：周波数空間を対象 →特徴を利用し効率的な探索を行なう ? 上下左右に鏡面対称性あり ? 低周波：画像全体を形成 ? 高周波：画像詳細部分を形成 低周波 高周波 2013/2/15 ２０１２年度卒業論文発表会 18
- 21. 数値実験と結果画像 ?EMO アルゴリズム：実数値型NSGA-II ?世代数：30 ?原画像：Phantom,LENA ?投影方向：順に8,16 ?各パラメータ：（Phantom/LENA） 10/20 Num of GS algorithm 10/20 2013/2/15 ２０１２年度卒業論文発表会 21
- 24. 考察 1. 提案アルゴリズム ＞ FBP法. 2. 単純であればRSAFより優れた推定結果 3. 周波数空間の特徴を加味すると解の成果に向上 ＞ ＞ 加味しない 2013/2/15 ２０１２年度卒業論文発表会 加味する 24
- 25. 課題 ? ノイズが観測データに包含される場合 – 推定画像を観測データに反映する ? 高解像度に対する対応 – 並列化を実装できるようにする ? 設定パラメータ?手法の妥当性の検証方法 2013/2/15 ２０１２年度卒業論文発表会 25
- 26. 課題 ? ノイズが観測データに包含される場合 – 推定画像を観測データに反映する ? 高解像度に対する対応 – 並列化を実装できるようにする ? 設定パラメータ?手法の妥当性の検証方法 128x128≒16x103 2013/2/15 (128x2)x(128x2)= 256x256≒65x103 ２０１２年度卒業論文発表会 26
- 27. 課題 ? ノイズが観測データに包含される場合 – 推定画像を観測データに反映する ? 高解像度に対する対応 – 並列化を実装できるようにする ? 設定パラメータ?手法の妥当性の検証方法 – より周波数空間の特性を加味手法 2013/2/15 ２０１２年度卒業論文発表会 27
- 31. EMOアルゴリズムの流れ Initialization ～ Selection 1. 乱数により個体発生，評価 2. 探索中の個体を選択 2013/2/15 ２０１２年度卒業論文発表会 31
- 32. EMOアルゴリズムの流れ Evaluation ～ Terminate Check 1. 各個体を評価 2. 最終世代か否かの確認 2013/2/15 ２０１２年度卒業論文発表会 32
- 35. 局所探索 GSアルゴリズム (Gerchberg-Saxton algorithm) 解の探索精度向上 ? EMOアルゴリズム中で利用 ? 既知データと個体の差を考慮 ? 局所的な探索 2013/2/15 ２０１２年度卒業論文発表会 35