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J-GLOBAL ID：202002289397220573   整理番号：20A2235880

インフォマティクス入門-2 定量組織学 2(数学的に重要な組織特徴量の抽出と類似性の評価)

Quantitative Microstructure Morphology Analysis 2 (Extraction of Mathematically Important Microstructure Features and Similarity Analysis)

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： 10  ページ： 628-636  発行年： 2020年10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： ・本稿では,材料組織画像の特徴量を評価する計量形態学および輝度値のパターン解析と,画像間の類似性評価について解説。
・2D3D計量形態学として,一般的な位相幾何学を核とした定量画像解析と,不完全な穴や空洞の解析に用いられるパーシスタントホモロジーを核とした定量画像解析を説明。
・輝度値のパターン解析として,輝度値の集合である画像の二点相関関数と,組織画像に周期性がある場合の自己相関関数,画像間の類似度評価する相互相関関数を記述。
・画像間の類似性評価として,正規化相互関数係数,相互情報量,最尤法による混合正規確率密度分布解析,組織特徴量の主成分分析と自己組織化マップ,ディープラーニングによる組織識別,対象領域の自己抽出技術,および材料情報統合システムに言及。

シソーラス用語： 材料科学 ,  情報科学 ,  *金属組織学 ,  特徴抽出 ,  モルフォロジー ,  計量 ,  輝度 ,  数値解析 ,  ホモロジー ,  画像分析 ,  相互相関関数 ,  自己相関関数 ,  相関関数 ,  類似性 ,  計測
準シソーラス用語： パーシステントホモロジー ,  パターン解析 ,  マテリアルズインフォマティクス ,  *定量金属組織学 ,  特徴量抽出

分類 (1件)： 金属組織観察法  (WB01010R)

引用文献 (16件)：

• 足立吉隆, Zhi-Lei Wang,小川登志男: ふぇらむ, 25(2020) 9,569.
• H. Edelsbrunner and J. Harer : Computational Topology : An Introduction, American Mathematical Society, (2010)
• H. Adams, S. Chepushtanova, T. Emerson, E. Hanson, M. Kirby, F. Motta, R. Neville, C. Peterson, P. Shipman and L. Ziegelmeier : J. Mach. Learn. Res., 18 (2017) , 1.
• Y.Jiao, F. H. Stillinger and S.Torquato : Phys. Rev. E, 77 (2008), 031135.
• A. Kraskov, H. Stögbauer and P. Grassberger : Phys. Rev. E, 69 (2004), 066138.

タイトルに関連する用語 (8件)： インフォマティクス ,  定量 ,  組織学 ,  数学 ,  組織 ,  特徴量 ,  類似性 ,  評価