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J-GLOBAL ID：202002252864004433   整理番号：20A1985947

インフォマティクス入門-1 画像認識と定量組織学 1(材料工学的に重要な組織特徴量の抽出)

Image Recognition and Quantitative Microstructure Morphology Analysis 1 (Extraction of Metallurgically Important Microstructure Features)

著者 (3件)： 足立吉隆 (名古屋大 大学院工学研究科) ,  WANG Zhi-Lei (名古屋大 大学院工学研究科) ,  小川登志男 (名古屋大 大学院工学研究科)
資料名： ふぇらむ  (日本鉄鋼協会会報)
巻： 25  号： 9  ページ： 569-578  発行年： 2020年09月01日 
JST資料番号： L2666A  ISSN： 1341-688X  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)

抄録/ポイント： ・顕微鏡組織を定量評価するためには対象領域を検出する作業(セグメンテーション)が必要であり,近年,機械学習型画像処理あるいはコンピュータビジョンと呼ばれる手法を材料組織画像に適用する研究が報告。
・本稿では,小領域ごとに画像認識するコンピュータビジョンの基礎を述べ,続いて材料工学的に重要な位相幾何学的な特徴量について解説。
・画像のフィルタリング,機械学習型画像処理,ディープラーニング(畳み込みニューラルネットワーク,Mask R-CNN,U-Net)について解説。
・材料組織の位相幾何学的特徴量として,0次元,1次元,2次元,3次元特徴量,曲率,積層性,自己相似性,metric特徴量について概説。

シソーラス用語： 組織 ,  評価 ,  *画像認識 ,  指標 ,  セグメンテーション ,  画像処理 ,  *コンピュータビジョン ,  機械学習 ,  位相幾何学 ,  曲率 ,  自己相似性 ,  フィルタリング ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： *材料組織 ,  定量評価 ,  画像特徴量 ,  画像セグメンテーション ,  位相幾何特徴 ,  画像フィルタリング ,  畳込みニューラルネットワーク

分類 (2件)： 変態組織,加工組織  (WB01030N) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (16件)：

• I.Arganda-Carreras, A.Cardona, V.Kaynig and J. Schindelin : Trainable Weka Segmentation, http://imagej.net/Trainable_Weka_Segmentation, (参照日 : 2020-1-6)
• Y. LeCun, L. Bottou, Y. Bengio and P. Haffner : Proc. of the IEEE, (1998), 1.
• K. He, G. Gkioxari, P. Dollar and R. Girshick : arXiv : 1703.06870v3 [cs.CV], (24 Jan 2018)
• O.Ronneberger, P.Fischer and T.Brox : arXiv :1505.04597v1 [cs.CV], (18 May 2015)
• H. Edelsbrunner and J. Harer : Computational Topology : An Introduction, American Mathematical Society, (2010)

タイトルに関連する用語 (7件)： インフォマティクス ,  画像認識 ,  定量 ,  組織学 ,  材料工学 ,  組織 ,  特徴量