計測,モデル,データ科学はどのように協調できるか?

徳永旭将

文献

J-GLOBAL ID：201902286138769468 整理番号：19A0929634

計測,モデル,データ科学はどのように協調できるか?

An Inspirational Collaboration between Measurements, Mathematical Modeling and Data Science for Image Analysis

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著者 (1件)：
資料名：
巻： 58 号： 3 ページ： 166-170(J-STAGE) 発行年： 2019年
JST資料番号： F0131A ISSN： 0453-4662 CODEN： KESEA 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：解説発行国：日本 (JPN) 言語：日本語 (JA)

・イメージ計測技術の進歩により,自然科学の諸分野において,動態イメージングが新たな研究の潮流を形成。
・画像工学分野では,ディープラーニングをはじめとする教師あり機械学習がさまざまな認識タスクでブレークスルーを創出。
・本稿ではディープラーニングに限らずデータ科学のより広い視点から,データ科学,モデル,計測が自然科学とどのように協調して行けるか,神経科学のイメージ解析を例に解説。
・ベイズ推論はそれ自体がデータとモデルを協調させる仕組みであり,原理に基づくモデルからデータの振る舞いを抽象化したモデルまで,目的に応じて逆推論に取り入れることが可能。
・結果から原因を逆推論する上で,データ科学が必ずしも単純な帰納的推論ではないことを理解。

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著者キーワード (6件)： , , , , ,

人工知能 , 図形・画像処理一般

引用文献 (11件)：

1) A. Doucet, N. J. Gordon, and V. Krishnamurthy: Particle Filters for State Estimation of Jump Markov Linear Systems, IEEE Transact. Signal Process., 49-3, 613/624 (2001)
2) Z. Khan, T. Balch, and F. Dellaert: An Mcmc-Based Particle Filter for Tracking Multiple Interacting Targets, LNCS, 3024, 279/290 (2004)
3) I. Smal, E. Meijering, K. Draegestein, N. Galjart, I. Grigoriev, A. Akhmanova, van M. E. Royen, A. B. Houtsmuller, and W. Niessen: Multiple Object Tracking in Molecular Bioimaging by Rao-Blackwellized Marginal Particle Filtering, Medi. Image Anal., 12-6, 764/777 (2008)
4) I. Smal, K. Draegestein, N. Galjart, W. Niessen, and E. Meijering: Particle Filtering for Multiple Object Tracking in Dynamic Fluorescence Microscopy Images: Application to Microtubule Growth Analysis, IEEE Transact. Med. Imag., 27-6, 789/804 (2008)
5) T. Tokunaga, O. Hirose, S. Kawaguchi, Y. Toyoshima, T. Teramoto, H. Ikebata, S. Kuge, T. Ishihara, Y. Iino, and R. Yoshida: Automated Detection and Tracking of Many Cells by Using 4d Live-Cell Imaging Data, Bioinformatics., 30-12, i43/i51 (2014)

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