選択的データサンプリングを用いた高速畳み込みニューラルネットワーク学習:カラー眼底画像の出血検査へ の適用

Fast convolutional neural network training using selective data sampling: Application to hemorrhage detection in color fundus images
IEEE transactions on medical imaging, vol.35, no.5, pp.1273-1284, 2016
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Convolutional Neural Networks(CNN) はコンピュータ・ビジョンの分野で最高水準の技術を推進している深層
学習のネットワークアーキテクチャで,医用画像分析において注目されている.しかしながら,CNN のトレーニン
グには時間がかかり困難である.医用画像の分析作業において,多くのトレーニング例は分類することが簡単で,
CNN の学習過程にほとんど意味がない.本稿で,我々は誤分類された陰性サンプルをトレーニング中に動的に選
択することで,医用画像分析作業のためのCNN の学習の改善と素早い収束の方法を提案する.学習サンプルは
CNN の現在の状態の分類に基づいてヒューリスティックにサンプリングされる.重みはトレーニングサンプルに
割り当てられ,有益なサンプルは次のCNN の学習ループに含まれる可能性が高い.我々は選択的サンプリング手
法を使った時と使っていない時のそれぞれのCNN の学習によって,我々の提案手法を評価し,比較した.我々は,
カラー眼底画像の出血探知に注目した.2 人の専門家の平均以上の精度となったトレーニング時間が170Epoch か
ら60Epoch に減少し,2 つのデータセットで受信者動作特性(ROC) 曲線の面積が0.894 と0.972 となった.選択
的サンプリングCNN は独自試験のデータセットによって統計学的に選択的サンプリングなしのCNN よりも性能
が高かった.

顔識別のための部分空間解析を用いたブレ除去推論

Facial Deblur Inference Using Subspace Analysis for Recognition of Blurred Faces
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.33, 2011, pp.838-845
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本論文では,顔画像のブレ除去を用いて劣化した顔画像を識別する新規手法を提案する.顔にぼかしの処理を 表す点広がり関数 (Point Spread Function:PSF) を推定する方法である.単一の顔画像から PSF を推測することは 不良設定問題である.本稿は問題をより扱いやすくするためにぼやけた顔画像のトレーニングセットから学習する. また,同じ PSF によって劣化ぼけ画像が互いに類似しているよう特徴空間を構成する.本手法はこの特徴空間に おける事前定義された PSF のセットの事前知識を表す統計モデルを学習する.末知のボケクエリ画像は,各モデ ルと比較され最も近いものは,PSF の推定のために選択される.クエリ画像はそのモデルに対応する PSF を使用 してボケ除去の識別が行なわれる.本稿は大規模な顔画像のデータベース (FERET) を用い既存手法に比べての認識性能 の向上を示す.さらに位相量子化で提案された顔の不鮮明さを除く推論を組み合わせた LPQ メソッドによりさら に性能を向上させることができる方法について説明する.

脳トレーニングゲームは,若い成人の実行機能やワーキングメモリ,処理速度を促進する:ランダム化比較試験

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Brain Training Game Boosts Executive Functions,
Working Memory and Processing Speed in the Young
Adults: A Randomized Controlled Trial

PLoS ONE, Vol.8, No.2, 2013

背景:脳トレーニングゲームの有益な影響は,他の認知機能に移ることが期待されている.それでも,正直な
ところ若い成人の商業用の脳トレーニングゲームの有益な移動効果はほとんど科学的基礎を持たない.ここでは,
我々は脳トレーニングゲーム(Brain Age)の広範囲にわたる認識機能への影響を若い成人で調査した.方法:我々
は,人気がある脳トレーニングゲーム(Brain Age)と人気があるパズルゲーム(テトリス)を使っている二重盲
検ランダム化比較試験(事実上のマスキング)を実施した.32 人のボランティアが地元新聞の広告を通じて募集
され,2 ゲームグループ(Brain Age,テトリス)どちらにも無作為に割り当てられた.Brain Age とテトリスグ
ループの被験者は,4 週間1 日約15 分,1 週につき少なくとも5 日間それらのゲームを行った.認知機能の計測
は,トレーニングの前後に実施された.認知機能は,8 つのカテゴリー(流動性知能,実行機能,ワーキングメモ
リ,短期記憶,注意,処理速度,視覚の能力,読解力)に分類された.結果と考察:我々の結果は,商業用の脳ト
レーニングゲームが若い成人で実行機能,ワーキングメモリ,処理速度を改善することを示した.さらに,人気が
あるパズルゲームは,脳トレーニングゲームを行うことと比較して,注意及び視覚空間能力の向上を生じること
ができる.本研究は,脳トレーニングゲームが認知機能(実行機能,ワーキングメモリ,処理速度)に対して有益
な影響があるという科学的な証拠が示された.結論:私達の結果は,誰もが脳訓練ゲームをするべきであること
を示さない.しかし,商業用の脳トレーニングゲームは認識機能を若干向上させる単純で便利な手段であるかも
しれない.我々は,調査結果が教育や臨床フィールドでアプリケーションに非常に関連すると確信している.

ワーキングメモリトレーニング:流動性知能- 脳活動の変化から

Working memory training: Improving intelligence -Changing brain activity

研究の主な目的は,ワーキングメモリ(WM)に関するトレーニングが流動性知能の改善に影響を与えるのかを検討し,また,WMトレーニングの効果を脳活動の神経電位(electroencephalography-EEG)と血流動態(nearinfraredspectroscopy-NIRS)パターンから調査することである.並行群実験計画では,訓練の30時間後にワーキングメモリ群の回答者は流動性知能の全てのテストでパフォーマンスを顕著に向上させた.対照的に,能動的制御グループ(30時間のコミュニケーション・トレーニング・コースに参加)の回答者は,パフォーマンスの向上は見られなかった.神経電位脳活動のパターンにおけるWMトレーニングの影響は,シータとアルファ帯域の中で最も明確に現れた.及びlower-1 帯域の同期はlower-2及びupper 非同期と同時に起こる.トレーニング後の脳活動の血流動態パターンは,右半球の活性から両前頭部のバランスのとれた活動に変化した.脳活動の血流動態パターンだけでなく神経電位もトレーニングがWMの中央実行系における監督プロセスだけでなく保守機能にも影響を及ぼしたことを示唆している.upper 帯域の非同期変化は,さらに長期記憶に関連するプロセスも影響を受けることを示している可能性がある.

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