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J-GLOBAL ID：202202254332258250   整理番号：22A0443307

共有オートエンコーダ正則化による交互符号化と復号化によるヒトfMRIからの自然画像の再構成【JST・京大機械翻訳】

Reconstructing natural images from human fMRI by alternating encoding and decoding with shared autoencoder regularization

著者 (6件)： Qiao Kai (Henan Key Laboratory of Imaging and Intelligence Processing, PLA strategy support force information engineering university, Zhengzhou 450001, China) ,  Chen Jian (Henan Key Laboratory of Imaging and Intelligence Processing, PLA strategy support force information engineering university, Zhengzhou 450001, China) ,  Wang Linyuan (Henan Key Laboratory of Imaging and Intelligence Processing, PLA strategy support force information engineering university, Zhengzhou 450001, China) ,  Zhang Chi (Henan Key Laboratory of Imaging and Intelligence Processing, PLA strategy support force information engineering university, Zhengzhou 450001, China) ,  Tong Li (Henan Key Laboratory of Imaging and Intelligence Processing, PLA strategy support force information engineering university, Zhengzhou 450001, China) ,  Yan Bin (Henan Key Laboratory of Imaging and Intelligence Processing, PLA strategy support force information engineering university, Zhengzhou 450001, China)
資料名： Biomedical Signal Processing and Control  (Biomedical Signal Processing and Control)
巻： 73  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3347A  ISSN： 1746-8094  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ヒト視覚皮質の対応する機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)から見た自然画像再構成は極めて困難である。深層学習技術を用いて,再構成画像の品質を著しく改良することができた。しかし,これは,現在,事例ではない,十分な数のペアサンプルの利用可能性の対象である。本研究では,共有された半教師つき学習に基づく両者の相互促進を実現し,対応するfMRIボクセルからの自然画像のより良い再構成を実現するために,交互符号化と復号化を行うことを提案する。提案手法では,符号器と復号器を用いて画像をfMRIボクセル(ビジュアル符号化)に写像し,fMRIボクセルを画像(ビジュアル再構成)に写像する。著者らは,異なるシーケンスにおける符号器と復号器を結合することが,fMRIボクセルと画像の教師なし学習の両方を通して,教師つき学習を正則化するために,2つの逆行と共有自動符号化者を形成できると主張する。さらに重要なことに,符号器と復号器を共有自動符号器正則化で交互に訓練する。ここで,この前提は,より良い符号器がより良い復号器を生産でき,その逆も同様であることである。提案方法の画素レベル同定は89.5%に達し,それは少なくとも2%の優位性を示し,画像再構成性能に関して以前の研究と比較して新しい最先端技術であった。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 視覚 ,  復号器 ,  教師なし学習 ,  ヒト ,  画素 ,  教師つき学習 ,  *復号化 ,  符号器 ,  *正則化 ,  視覚皮質 ,  画像再構成 ,  ボクセル
準シソーラス用語： *自然画像 ,  半教師つき学習 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： fMRI ,  視覚再構成 ,  視覚符号化 ,  共有オートエンコーダ ,  交互最適化

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  中枢神経系  (EJ12030F)

タイトルに関連する用語 (9件)： 共有 ,  オートエンコーダ ,  正則化 ,  符号化 ,  復号化 ,  ヒト ,  fMRI ,  自然画像 ,  再構成