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Kazuma Nagafune
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Graduation slide
1.
周波数空間における特徴を考慮した 進化型多目的最適化に基づく 少数投影CT再構成の検討 計算知能研究室 2124122 長舟和馬 2013/2/15 2012年度卒業論文発表会 1
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
3.
現状での問題 対象への投影は全方向が条件 投影方向数のごく限られたCTのケースの想定 2013/2/15 2012年度卒業論文発表会 3
4.
少数投影CT 鉛など遮蔽物による不完全性 投影方向数のごく限られたCT?少数投影CT 2013/2/15 2012年度卒業論文発表会 4
5.
少数投影CT FT 実空間と周波数領域 既知部分がごく限られている 2013/2/15 2012年度卒業論文発表会 5
6.
少数投影CT 少数投影CTに対する問題解決 2013/2/15 2012年度卒業論文発表会 6
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
9.
不完全問題へのアプローチ 複数の解から重ね合わせるなどして推定 多様で良質な画像を獲得し,原画像を推定 2013/2/15 2012年度卒業論文発表会 9
10.
アプローチに対する提案手法 多様で良質な画像を獲得し,原画像を推定 EMO+GSアルゴリズム 2013/2/15 2012年度卒業論文発表会 10
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
12.
提案手法の流れ GS algorithm Evaluation GS algorithm 2013/2/15 2012年度卒業論文発表会 12
13.
提案手法の流れ GS algorithm Evaluation GS algorithm 2013/2/15 2012年度卒業論文発表会 13
14.
提案手法の流れ Crossover(交叉) 両親を決め交叉 →親の良いところを利用 Parent1 Parent2 GS algorithm Evaluation GS algorithm Kid1 2013/2/15 Kid2 2012年度卒業論文発表会 14
15.
提案手法の流れ Mutation(突然変異) ある個体を突然変異 →これまでにない個体を 発生させる ああ ああ 突然変異 GS algorithm Evaluation 2013/2/15 2012年度卒業論文発表会 15
16.
提案手法の流れ GSアルゴリズム概要 GSアルゴリズム:Gerchberg,Saxtonらの提唱による フーリエ反復位相回復法 本問題による適用 実空間?周波数空間における 既知データにより推定データの誤差修正 GS algorithm Evaluation Ex)実空間における 誤差修正 既知データ 推定データ 2013/2/15 修正後推定データ 2012年度卒業論文発表会 16
17.
提案手法の効率化 交叉?突然変異の工夫 2013/2/15 2012年度卒業論文発表会 17
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
19.
交叉方法 周波数空間の特徴 – 低周波:画像全体を形成 – 高周波:画像詳細部分を形成 →中周波成分の交換を提案 交叉対象(中周波) 2013/2/15 2012年度卒業論文発表会 19
20.
突然変異方法 周波数空間の特徴 – 上下左右に鏡面対称性あり 鏡面対称のデータを利用 2013/2/15 2012年度卒業論文発表会 20
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
22.
数値実験と結果画像 Phantom画像に対して8方向の少数投影 先 FBP法 2013/2/15 行 手 法 提案手法 RSAF 2012年度卒業論文発表会 EMO+GSアルゴリズム 22
23.
数値実験と結果画像 LENA画像に対して16方向の少数投影 先 FBP法 2013/2/15 行 手 提案手法 法 RSAF 2012年度卒業論文発表会 EMO+GSアルゴリズム 23
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
28.
質問対応 以降質問対応 2013/2/15 2012年度卒業論文発表会 28
29.
既知部分と周波数空間 既知部分 FT 2013/2/15 2012年度卒業論文発表会 29
30.
先行手法 RSAF FBP法 フーリエ空間の情報による 画像の再構成 空間適応フィルタの 反復適用による再構成 補完機能が無い 投影方向数が必要 再構成不可 2013/2/15 2012年度卒業論文発表会 30
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
33.
CT実用例 2013/2/15 2012年度卒業論文発表会 33
34.
EMOアルゴリズムの流れ Step1 ρ F FT フーリエ空間 拘束条件 実空間 拘束条件 Step2 Step4 ρ' Step3 実空間 2013/2/15 IFT F' GS algorithm フーリエ空間 2012年度卒業論文発表会 34
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
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