2022.10.7
Non-Contact Respiration Measurement Method Based on RGB Camera Using 1D Convolutional Neural Networks
Hyeon-Sang Hwang 1 and Eui-Chul Lee 2
MDPI Journals Sensors Volume21 issue10 10.3390/s21103456
従来の呼吸計測は、別装置が必要であったり、不快感があったりするため、呼吸器疾患のある患者であっても日常的に行うことは困難であった。そのため、非接触で呼吸を計測する技術が開発することで不快感を軽減し、致命的な疾患の発見や予防につながる。そこで本研究では，学習型注目領域検出器とクラスタリングに基づく呼吸画素推定技術を用いた呼吸計測手法を提案する．
(発表者:足田 幸一)
Automatic Detection and Classification of Steel Surface Defect Using Deep Convolutional Neural Networks
Shuai Wang, Xiaojun Xia, Lanqing Ye and Binbin Yang
MDPI, Metals 2021, 11(3), 388
鉄鋼業界において，鋼材表面の欠陥を自動検出することは，製品の品質管理上，非常に重要である．しかし，従来の方法は，精度が低く，走行速度が遅いため，生産ラインにうまく適用することができない．現在，普及している（ディープラーニングに基づく）アルゴリズムも精度が低いという問題があり，まだまだ改善の余地がある．本論文では，改良型ResNet50と強化型高速領域畳み込みニューラルネットワーク（faster R-CNN）を組み合わせ，平均実行時間の短縮と精度の向上を図る方法を提案します．
(発表者:岩田 一希)
2022.10.14
Towards Vivid and Diverse Image Colorization with Generative Color Prior
Yanze Wu, Xintao Wang, Yu Li, Honglun Zhang, Xun Zhao, Ying Shan
2021 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)
近年，ディープラーニングに基づく画像のカラー化技術が広く研究されている．低コストかつ自動でのカラー化が実現される一方で，アーチファクトの発生や不自然な色彩の変化が重大な課題である．そこで本論文では，Generative Adversarial Network (GAN)に内包された豊富で多様な色情報を活用し，鮮やかなカラー画像を得るためのフレームワークを開発した．GANエンコーダで画像の特徴を抽出した後，その特徴を変調させてカラー化処理に取り込むことで，多様なカラー化及び制御可能で滑らかな色の操作が実現した．定量的・定性的評価を行った結果，従来手法よりも優れた性能を達成することが示された．
(発表者:廣瀬 郁美)
Learning Multiview 3D Point Cloud Registration
Zan Gojcic，Caifa Zhou，Jan D. Wegner，Leonidas J. Guibas，Tolga Birdal
2020 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
複数のスキャンの位置合わせは，一般的に2段階のパイプラインに従う．ペアワイズアライメントとグローバルに一貫したリファインメントである．前者は，隣接する点群の重なりが少ない，対称性がある，シーンが反復するなどの理由により，しばしば曖昧な状態になる．そこで，後者のグローバルリファインメントでは、複数スキャンにわたる周期的整合性を確立することを目的とし，曖昧なケースの解決に役立てる．本論文では，我々の知る限り，この2段階問題の両方を合同で学習する最初のエンドツーエンドアルゴリズムを提案する．ベンチマークデータセットを用いた実験的評価により，我々のアプローチは，エンドツーエンドで学習可能であり，計算コストが低い一方で，最先端技術を大幅に上回る性能を持つことが示された．
(発表者:宮崎 凌伍)
2022.10.21
2022.11.4
Three‑dimensional optoacoustic imaging of nailfold capillaries in systemic sclerosis and its potential for disease differentiation using deep learning
Suhanyaa Nitkunanantharajah, Katja Haedicke, Tonia B. Moore, Joanne B. Manning, Graham Dinsdale, Michael Berks, Christopher Taylor, Mark R. Dickinson, Dominik Jüstel, Vasilis Ntziachristos, Ariane L. Herrick & Andrea K. Murray
nature/scientific reports 10, 16444(2020)
自己免疫疾患である全身性硬化症(SSc)は指先の微小循環の変化により早期に発見することができる．光と超音波を組み合わせたOptoacoustic Imaging(OAI)を用いて観察することが有用である．特にRaster-Scanning Optoacoustic Mesoscopy(RSOM)は非侵襲的に毛細血管の3次元可視化を可能にする．高倍率顕微鏡を用いた従来手法とRSOMを用いた手法による画像を定性的に比較し，OAIと機械学習による精度比較を行った．結果としてRSOMはSScを発見する上で十分な精度を発揮し，疾患のメカニズムの研究を促進するモダリティとして確立した．
(発表者:石黒 理雄)
An Attention-Based Deep Learning Approach for Sleep Stage Classification With Single-Channel EEG
Emadeldeen Eldele, Zhenghua Chen, Chengyu Liu, Min Wu, Chee-Keong Kwoh, Xiaoli Li, and Cuntai Guan
IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, VOL.29, 2021
自動的な睡眠段階分類は，睡眠の質を測定するために非常に重要である．本論文では，単一チャンネルEEG信号を用いて睡眠段階を分類するために，新しい注意ベースの深層学習アーキテクチャを提案する．このアーキテクチャは、multi-resolution convolutional neural network（MRCNN），adaptive feature recalibration（AFR）に基づく特徴抽出モジュールと，抽出された特徴量間の時間依存性を捉えるTemporal context encoder (TCE) で構成される．3つの公共データセットを用いて性能を評価した結果，様々な評価指標において最先端技術を凌駕することが示された。
(発表者:川嵜 彩恵)
2022.11.11
観測スケールを考慮したメタリック塗装の表面下法線分布解析
池本祥, 向川康博, 松下泰之, 久保尋之, 八木康史
IPSJ SIG Tecnical Report, Vol.2015-CG-161 No.15
近年、産業界では金属フレークを使用したメタリック塗装などを含む、高級感を持たせるための加飾技術が発達し増えているが、これらの表面の見えは質感を定量化することが困難である。そこで本論文では、表面下のフレークなどによって反射光が独特に変化する表面を対象とし、表面下の法線分布を統計的に解析することでメタリック塗装の質感定量化を行う。
(発表者:大平 悠貴)
Noncontact Multiphysiological Signals Estimation via Visible and Infrared Facial Features Fusion
Shuai Ding, Zhen Ke, Zijie Yue, Cheng Song, Lu Lu
IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT, VOL. 71, 2022
近年の研究では，rPPGに基づく可視または赤外線の顔動画から，心拍数や心拍変動，呼吸数などの整理信号を非接触で推定できる．しかし，既存の手法の多くは，1つのデータモダリティのみを使用して，一度に1種類の整理信号を出力する．そこで，本論文では，マルチモーダル融合に基づく同期型マルチ生理信号推定ネットワーク（SMP-Net）を提案し，非接触でマルチ生理信号の推定を実現する．データセットを用いて本手法を検証したところ，既存手法を上回る性能を示した．
(発表者:大久保 匠)
2022.11.25
Automated Depression Diagnosis Based on Deep Networks to Encode Facial Appearance and Dynamics
Yu Zhu; Yuanyuan Shang; Zhuhong Shao; Guodong Guo
IEEE Transactions on Affective Computing ( Volume: 9, Issue: 4, 01 Oct.-Dec. 2018)
重度の精神疾患であるうつ病によって，仕事と日常生活の両方で正常に機能することができなくなる．その為自動化されたメンタルヘルス評価に関する研究は，近年ますます注目を集めている．本論文では，ディープ ネットワークに基づいて、ビデオ データから Beck Depression Inventory II (BDI-II) 値を予測する新しいアプローチを提案した．実験により既存の視覚ベースのうつ病認識方法よりも優れた結果を達成したことが示された．
(発表者:郭 浩通)
2022.12.2
Discriminative Signatures for Remote-PPG
Wenjin Wang, Albertus C. den Brinker, and Gerard de Haan
IEEE TRANSACTIONS ON BIOMEDICAL ENGINEERING, VOL. 67, NO. 5, MAY 2020
近赤外光を用いた脈波推定は暗室下における応用が期待できる．しかし，近赤外領域では，RGB領域よりも脈波推定が困難であり，ロバストな推定を行うのが難しい．本論文では，近赤外領域における脈波推定を改善するため，新たな脈波推定法であるDIS(DIScriminative Signature Based Extraction)を提案する．本手法は，血液吸収の変動を含む色信号と，ノイズの両方を入力として使用するものである．近赤外照明下で撮影された，激しい体動を伴う動画を用いた実験により，DISは最先端手法よりも高い精度を示した．
(発表者:日野 湧太)
An improved pix2pix model based on Gabor filter for robust color image rendering
Hong-an Li, Min Zhang∗ , Zhenhua Yu, Zhanli Li and Na Li
Mathematical Biosciences and Engineering, 2021
近年，ディープラーニングを用いた画像のカラーレンダリング手法が注目されているが，エッジ付近の曖昧さや学習の不安定さが問題となっている．本手法では改良型pix2pixにガボールフィルタを用いることで，より安定した学習と良質な画像生成を目的とする．既存の手法との比較を行った実験により，本手法が画像のカラーレンダリングにおける優位性を示すことが出来た．
(発表者:矢部 涼介)