2025/06/19 更新

写真b

ハン シェンファー
韓 先花
HAN Xianhua
*大学が定期的に情報更新している項目(その他は、researchmapの登録情報を転載)
所属*
人工知能科学研究科 人工知能科学専攻 博士課程前期課程
理学部 数学科
人工知能科学研究科 人工知能科学専攻 博士課程後期課程
職名*
教授
学位
工学博士 ( 琉球大学 )
研究キーワード
  • 機械学習、パターン認識、超解像度技術、画像理解・認識、コンピュタービジョン

  • 学内職務経歴*
    • 2023年9月 - 現在 
      人工知能科学研究科   人工知能科学専攻 博士課程前期課程   教授
    • 2023年9月 - 現在 
      人工知能科学研究科   人工知能科学専攻 博士課程後期課程   教授
    • 2023年9月 - 現在 
      理学部   数学科   教授
     

    研究分野

    • 情報通信 / 知能情報学

    • 情報通信 / 知覚情報処理

    経歴

    • 2023年9月 - 現在 
      立教大学   人工知能科学研究科   教授

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    • 2017年3月 - 2023年8月 
      山口大学   大学院創成科学研究科   准教授

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    • 2016年4月 - 2017年2月 
      産業技術総合研究所   人工知能研究センター   主任研究員

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    • 2013年4月 - 2016年3月 
      立命館大学 グローバルイノベーション研究機構 研究教員(准教授)

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    • 2010年4月 - 2013年3月 
      立命館大学 グローバルイノベーション研究機構 ポストドクトラルフェロー

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    • 2007年4月 - 2010年3月 
      立命館大学 総合理工研究機構 ポストドクトラルフェロー

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    • 2006年2月 - 2007年3月 
      中国中南林業大学 情報学科 講師

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    学歴

    • 2002年10月 - 2005年9月 
      琉球大学大学院

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    • 1999年9月 - 2002年7月 
      中国山東大学大学院

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    • 1995年9月 - 1999年7月 
      中国重慶大学

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    受賞

    • 2012年5月  
      日本私立学校振興・共済事業団  学術研究振興基金(若手研究者奨励金) 

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    論文

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    MISC

    • Attention機構を導入したCenterNetによる小麦の穂の検出

      井上源太, HAN Xian-Hua

      電子情報通信学会大会講演論文集(CD-ROM)2022   2022年

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    • Robust Hyperspectral Image Super-Resolution via Constrained Non-negative Sparse Representation

      韓先花, 山口大, BoXin Shi(AIST, Yinqiang Zheng(NII, Toru Kouyama(AIST, Atsunori Kanemura(AIST, Ryosuke Nakamura(AIST

      第20回 画像の認識・理解シンポジウム   2017年8月

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    • アルツハイマー病の画像診断―voxel-based morphometryと人工知能によるアルツハイマー病スコアの有用性

      椎野 顯彦, 岩本 祐太郎, 韓 先花, 陳 延偉

      脳循環代謝(日本脳循環代謝学会機関誌)28 ( 2 ) 303 - 308   2017年

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      記述言語:日本語   出版者・発行元:日本脳循環代謝学会  

      <p>Voxel-based morphometry(VBM)はMRI画像から脳の局所的な体積を統計学的に解析するもので,z値として画像表記する手法はSPECTにおけるeZIS(easy z-score imaging system)やiSSP(interface software of 3D-SSP)と共通している.今回我々はVBM統合ソフトであるBAAD(Brain Anatomical Analysis using Diffeomorphic deformation)に人工知能(AI(artificial intelligence))を搭載し,複数の関心領域の情報からアルツハイマー病(Alzheimer's disease: AD)である確率をADS(Alzheimer's disease score)として提示させた.AIはRBF(radial basis function)カーネルによるSVM(support vector machine)を基本とし,スラック変数と境界マージン緩和の調整のための学習には北米のADNI(Alzheimer's disease neuroimaging initiative)データベース(AD=314,健常者=386)を用い,交差検証にはleave-one-out法を用いた.これによるADSの正答率と検査後オッズは89.6%,134.1であった.適合性の評価としてオーストラリアのAIBL(Australian imaging, biomarker & life style flagship study of ageing)データベース(AD=72,健常者=447)を用いVSRAD(voxel-based specific regional analysis system for Alzheimer's disease)と比較した.ADSの正答率と検査後オッズは86.1%と47.9で,VSRADの84.8%と14.9に比べて高い予測能力を示した.人工知能は多くの情報量を単純化することによって,日常診療における診断のサポートに役立つことが期待できる.本稿ではVBMの概要を紹介し,ADSの有用性についての検証結果を報告する.</p>

      DOI: 10.16977/cbfm.28.2_303

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    • A NOVEL AND FAST CONNECTED COMPONENT-COUNTING ALGORITHM BASED ON GRAPH THEORY

      YANG SIHAI, CHEN DUANSHENG, HAN XIANHUA, CHEN YENWEI

      ICIC express letters. Part B, Applications : an international journal of research and surveys7 ( 12 ) 2625 - 2632   2016年12月

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      記述言語:英語   出版者・発行元:ICIC International  

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    • HEp-2 cell classification using K-support Spatial Pooling in Deep CNNs (医用画像)

      Han Xian-Hua, Chen Yen-Wei

      電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報116 ( 225 ) 1 - 6   2016年9月16日

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      記述言語:英語   出版者・発行元:電子情報通信学会  

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    • HEp-2 cell classification using K-support Spatial Pooling in Deep CNNs (ヘルスケア・医療情報通信技術)

      Han Xian-Hua, Chen Yen-Wei

      電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報116 ( 224 ) 1 - 6   2016年9月16日

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      記述言語:英語   出版者・発行元:電子情報通信学会  

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    • A preliminary study on tensor codebook model for multiphase medical image retrieval (ヘルスケア・医療情報通信技術)

      WANG Jian, Han Xian-hua, Xu Yingying, Lin Lanfen, Hu Hongjie, Jin Chongwu, Chen Yen-Wei

      電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報116 ( 224 ) 47 - 50   2016年9月16日

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      記述言語:英語   出版者・発行元:電子情報通信学会  

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    • A-2-3 Liver lesion retrieval based on multiphase medical volumes using sparse coding based codebook model

      WANG Jian, Han Xian-hua, Xu Yingying, Lin Lanfen, Hu Hongje, Jin Chongwu, Chen Yen-Wei

      電子情報通信学会基礎・境界ソサイエティ/NOLTAソサイエティ大会講演論文集2016   33 - 33   2016年3月1日

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      記述言語:英語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

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    • D-12-16 WLTPを用いた食事画像認識(D-12.パターン認識・メディア理解A(パターンメディアの認識・理解・生成),一般セッション)

      藤田 和哉, 笹野 翔太, 韓 先花, 陳 延偉

      電子情報通信学会総合大会講演論文集2016 ( 2 ) 85 - 85   2016年3月1日

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      記述言語:日本語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

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    • D-12-17 データ駆動型モデルを用いた食事画像認識(D-12.パターン認識・メディア理解A(パターンメディアの認識・理解・生成),一般セッション)

      笹野 翔太, 韓 先花, 陳 延偉

      電子情報通信学会総合大会講演論文集2016 ( 2 ) 86 - 86   2016年3月1日

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      記述言語:日本語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

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    • 複数ボリュームデータを用いたマウスMR画像の超解像処理 (画像工学)

      岩本 祐太郎, 韓 先花, 椎野 顯彦

      電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報115 ( 459 ) 35 - 39   2016年2月22日

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      記述言語:日本語   出版者・発行元:電子情報通信学会  

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    • 深層学習による医用画像の高解像度化 (マルチメディアストレージ コンシューマエレクトロニクス ヒューマンインフォメーション メディア工学 映像表現&コンピュータグラフィックス)

      近藤 佑斗, 趙 キョウ楚, 岩本 祐太郎, 韓 先花, 陳 延偉

      映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report40 ( 6 ) 29 - 34   2016年2月

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      記述言語:日本語   出版者・発行元:映像情報メディア学会  

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    • 複数ボリュームデータを用いたマウスMR画像の超解像処理 (マルチメディアストレージ コンシューマエレクトロニクス ヒューマンインフォメーション メディア工学 映像表現&コンピュータグラフィックス)

      岩本 祐太郎, 韓 先花, 椎野 顯彦, 陳 延偉

      映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report40 ( 6 ) 35 - 39   2016年2月

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      記述言語:日本語   出版者・発行元:映像情報メディア学会  

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    • Content-based retrieval of focal liver lesions using sparse representations of multiphase contrast-enhanced CT images (医用画像)

      WANG Jian, Han Xian-hua, Xu Yingying

      電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報115 ( 401 ) 171 - 176   2016年1月19日

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      記述言語:英語   出版者・発行元:電子情報通信学会  

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    • Deep Convolutional Neural Networkによる食事画像認識 (パターン認識・メディア理解)

      韓 先花, 陳 延偉

      電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報115 ( 224 ) 67 - 72   2015年9月14日

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      記述言語:日本語   出版者・発行元:電子情報通信学会  

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    • 生活支援 スパース表現とハイブリッドプーリングを用いた高精度な食事画像認識

      韓 先花, 楠本 理子, 陳 延偉

      画像ラボ26 ( 6 ) 1 - 7   2015年6月

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      記述言語:日本語   出版者・発行元:日本工業出版  

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    • Sparse and Low Rank DecompositionとICPを用いた頑健な点群位置合わせ法 (信号処理)

      ちょう きょうそ, 韓 先花, 陳 延偉

      電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報115 ( 22 ) 23 - 28   2015年5月14日

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      記述言語:日本語   出版者・発行元:電子情報通信学会  

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    • 正規化スパース性制約を用いたぼけカーネル推定および動画像復元への応用 (信号処理)

      野島 優補, 韓 先花, 陳 延偉

      電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報115 ( 22 ) 77 - 82   2015年5月14日

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      記述言語:日本語   出版者・発行元:電子情報通信学会  

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    • 認識・検出 データ駆動型モデルを用いた画像認識

      韓 先花, 中島 基輝, 陳 延偉

      画像ラボ26 ( 5 ) 14 - 19   2015年5月

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      記述言語:日本語   出版者・発行元:日本工業出版  

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    • D-11-34 2段階Hallucination法による医用画像の高解像度化と3次元医用画像への応用(D-11.画像工学,一般セッション)

      近藤 佑斗, 韓 先花, 陳 延偉

      電子情報通信学会総合大会講演論文集2015 ( 2 ) 34 - 34   2015年2月24日

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      記述言語:日本語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

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    • D-12-19 3次元顔面形態の局所的統計解析(D-12.パターン認識・メディア理解A(パターンメディアの認識・理解・生成),一般セッション)

      中津 美冴, 韓 先花, 木村 亮介, 陳 延偉

      電子情報通信学会総合大会講演論文集2015 ( 2 ) 71 - 71   2015年2月24日

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      記述言語:日本語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

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    • D-16-9 ベイズモデルを用いたCT画像からの腫瘍候補の検出(D-16.医用画像,一般セッション)

      今野 悠, 韓 先花, Wei Xiong, 陳 延偉

      電子情報通信学会総合大会講演論文集2015 ( 2 ) 149 - 149   2015年2月24日

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      記述言語:日本語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

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    • B-20-9 PLS回帰を用いた3次元顔面形態解析(B-20.ヘルスケア・医療情報通信技術,一般セッション)

      中津 美冴, 韓 先花, 木村 亮介, 陳 延偉

      電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集2014 ( 1 ) 421 - 421   2014年9月9日

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      記述言語:日本語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

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    • B-20-11 PLS回帰を用いた肝硬変症支援診断(B-20.ヘルスケア・医療情報通信技術,一般セッション)

      上谷 芽衣, 健山 智子, 小原 伸哉, 韓 先花, 金崎 周造, 井上 明星, 古川 顕, 陳 延偉

      電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集2014 ( 1 ) 423 - 423   2014年9月9日

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      記述言語:日本語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

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    • Sparse and Low Rank Matrix Decomposition for Cirrhosis Diagnosis based Local Morphological Analysis (医用画像)

      Deng Junping, Han Xian-Hua, Chen Yen-Wei

      電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報114 ( 200 ) 33 - 37   2014年9月2日

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      記述言語:英語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

      Cirrhosis liver is a terrible disease which is threatening our lives. Meanwhile, cirrhosis will cause significant hepatic morphological changes. While it is well known that the livers from different subjects have similar global shape structure which means liver shape ensemble should be low-rank. However the deformation which caused by cirrhosis can be considered as sparse compared with the whole liver. Therefore, in this study, we proposed to apply spare and low-rank matrix decomposition to partition the local deformation part (sparse error matrix E) from the global similar structure (low-rank matrix A) using the input liver shape D, which is the landmark coordinates of liver shapes and already have been aligned by the current rigid registration methods firstly. And then sparse matrix E is used for diagnosis. In common sense, the normal liver should have less local deformation than that of abnormal liver, which means that the norm of sparse matrix E for normal liver is smaller than the norm for abnormal one. Thus, we proposed a method which found a threshold classifier to classify normal and abnormal livers using the norm of E for these two categories. The proposed method is evaluated by a liver database and compared with statistical shape model(SSM) based methods. The experimental results of proposed method is better than those of SSM-based methods.

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    • Stacked Fisher Networkを用いたHEp-2細胞認識 (医用画像)

      韓 先花, 陳 延偉

      電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報114 ( 200 ) 21 - 26   2014年9月2日

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      記述言語:英語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

      本研究ではHEp-2細胞の自動認識を目的する.HEp-2細胞認識において,如何に細胞画像からコンパクト且つ有効な特徴を抽出し画像表現するのは認識精度に大きく影響される.本研究では,画像表現を注目し,より判別的な特徴を抽出ために以下の工夫を行う:(1)人間の認知理論に基づいて画像のrawドメインからexcitationドメインへの変更;(2)量子化ではなく直接局所的なパッチ情報でマイクロの使用;(3)混合ガウスモデルを用いたfisher networkの構築;(4)構築したfisher networkを積み重ねることで深層フレームワーク(Stacked Fisher Network)への発展ICIP2013で開催されたHEp-2細胞認識コンテストのデータベースを用いた実験による,従来手法に比べで提案したフレームワークの認識精度向上を検証した.

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    • Improved Interactive Medical Image Segmentation using Graph Cut and Superpixels (Medical Imaging)

      Kitrungrotsakul Titinunt, Dong Chunhua, Han Xian-Hua, Chen Yen-Wei

      電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報114 ( 103 ) 17 - 20   2014年6月24日

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      記述言語:英語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

      Interactive image segmentation is a useful method for selecting object of interest in image. The variations of intensity and shape in medical images (organs) limits their ability to precisely localize object boundaries, computation time of segmentation and therefore lack of accuracy in the segmentation object. The popular interactive segmentation method is Graph Cut. The computation time of each cut is a key to make interactive image segmentation useful in real application usage. The generally of medical images are larger than 2D image. The lack of computation time will be occur if we try to apply segment out the object in the medical images using only Graph Cut. This paper presents a method for combining Graph Cut with SLIC (Simple Linear Iterative Clustering) to adapt to medical image. To be precise, our method is initialized by design superpixels with SLIC super pixels. With SLIC superpixels, we can increasing the accuracy and also boost up computation time of Graph Cut. The experiments show segmentation results with our method is significantly better than only using Graph Cut in term of accuracy and computation time.

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    • Organ Bounding Box Annotation based on Adaptive Selection of Bone References (Medical Imaging)

      DONG Chunhua, FORUZAN Amir H., HAN Xian-hua, TATEYAMA Tomoko, CHEN Yen-wei

      電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報114 ( 103 ) 27 - 32   2014年6月24日

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      記述言語:英語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

      Accurate segmentation of abdominal organs is a key step in computer-aided diagnosis (CAD) system. To accurately segment a tissue, a volume of interest (VOI), in which the organ was located, was defined by a user. However, user interaction usually makes the task laborious and time-consuming. Hence, we propose a method that finds the VOI bounding box of the organ automatically based on the bone reference, which can be easily extracted from CT volumes. The basic idea of our proposed method is to achieve anatomical localization according to the statistical geometric location of organs within the bone reference. How to choose the bone as the reference was a difficult task, because the available abdominal volume have large variation during imaging procedure. With taking these into consideration, we prepared four different bone references. Using the adaptive selection of appropriate reference bone, the extracted bone from the input image is registered to the reference. After registration of all tissues of the training images, we find the VOI of the ensemble of tissues and use it as the organ bounding box. For the test images, according to the adaptive selection of bone reference, the candidate organ region is extracted based on this organ bounding box. We demonstrated the effectiveness of our method by finding the bounding box of kidney, liver and spleen.

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    • Multi-touch Based Medical Interactive Visualization System (パターン認識・メディア理解)

      Wang Jian, Tu Hua-Wei, Han Xian-Hua, Tateyama Tomoko, Chen Yen-Wei

      電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報114 ( 41 ) 31 - 35   2014年5月22日

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      記述言語:英語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

      Medical imaging plays a central role in many healthcare practices. With the development of medical imaging devices, the medical image data can be achieved in higher and higher definitions, and then how to analyze and visualize the acquired large-amount and complex data is a desiring demand in medical education and clinical fields. Therefore, this paper develops a multi-touch based medical image analysis and visualization system for analyzing medical images, displaying the whole body's organs of a subject and the interested organ and region to explore more detailed structures. The designed system includes three modules: (1) Image analysis module, which will enable user segment a desired organ interactively; (2) Visualization module, which can manifest not only the detailed information and global structures of an organ in different view-points but also the correlated location relations between different organs; (3) Control module, which can enable the user to easily interact with the system by multi-touch based control. The designed system is able to achieve a detail visualization of the integrated components, and can be applied to education, doctor-training and clinical sites.

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    • Multi-touch Based Medical Interactive Visualization System (信号処理)

      Wang Jian, Tu Hua-Wei, Han Xian-Hua, Tateyama Tomoko, Chen Yen-Wei

      電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報114 ( 39 ) 31 - 35   2014年5月22日

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      記述言語:英語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

      Medical imaging plays a central role in many healthcare practices. With the development of medical imaging devices, the medical image data can be achieved in higher and higher definitions, and then how to analyze and visualize the acquired large-amount and complex data is a desiring demand in medical education and clinical fields. Therefore, this paper develops a multi-touch based medical image analysis and visualization system for analyzing medical images, displaying the whole body's organs of a subject and the interested organ and region to explore more detailed structures. The designed system includes three modules: (1) Image analysis module, which will enable user segment a desired organ interactively; (2) Visualization module, which can manifest not only the detailed information and global structures of an organ in different view-points but also the correlated location relations between different organs; (3) Control module, which can enable the user to easily interact with the system by multi-touch based control. The designed system is able to achieve a detail visualization of the integrated components, and can be applied to education, doctor-training and clinical sites.

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    • スパースコーディングとハイブリッドプーリングを用いた食事画像認識 (医用画像)

      楠元 理子, 韓 先花, 陳 延偉

      電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報114 ( 42 ) 1 - 5   2014年5月22日

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      記述言語:日本語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

      近年,食事の乱れや健康意識の向上に伴い,食生活の管理が重要となっている.そこで,携帯電話のカメラ機能と用いて撮影された食事画像から自動で食事内容の認識を行なうことで,健康を容易に促進できるシステムの構築を目指している.近年では画像特徴であるBag of Featuresを用いた画像認識で,ある程度の認識精度を得ることができるようになった.しかし,Bag of Featuresではベクトル量子化を用いて局所特徴を表現するが,量子化の時点で多くの情報が欠落する.本研究では食事画像の認識精度を改良するために,sparse codingを用いてより少ない情報の欠落で局所特徴を表現して,画像認識を行う.さらに,従来のプーリング法を改善し,新たなTop-Ranked Average-Poolingを提案した.本研究で提案した手法は2つの食事データベースにおいて,高い認識精度が得られることを検証した.

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    • 2段階Hallucination法および3次元医用画像の高解像度化への応用 (医用画像)

      近藤 佑斗, 野島 優補, 韓 先花, 陳 延偉

      電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報114 ( 42 ) 61 - 66   2014年5月22日

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      記述言語:日本語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

      医療の現場では高解像度の画像が必要不可欠であるが, MRにより高解像度の画像を得るためには長い撮像時間が必要となり患者に多くの負担を強いることになる.そこで,低解像度の画像から高解像度の画像を生成することの可能な超解像技術に注目が集まっている.本研究では,単一の低解像度画像から高解像度画像を生成するSingle-Frame SRの手法の中で,データベースから複数のサンプルを選び再構成することで大規模なデータベースを用意することなく精度の高い高解像度化が可能となるImage Hallucination法を用いた.しかし,従来のImage Hallucination法では十分に高周波成分を再現できないという問題点があった.そこで,本研究では2段階Hallucination法を用いた高周波成分を高精度に再現できる超解像技術を提案した.また,本手法を3次元画像にも適応し,解像度の高いAxial平面の画像データベースを用いることでスライス間隔に依存して解像度に制限のかかる他平面画像の高解像度化が可能であることを証明した.

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    • 統計学習法を用いた3次元顔面形態解析 (医用画像)

      中津 美冴, 韓 先花, 木村 亮介, 陳 延偉

      電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報114 ( 42 ) 67 - 72   2014年5月22日

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      記述言語:日本語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

      遺伝子に関係した研究が様々な分野で行われており,顔面形態との関係性も注目されている.本研究では先行研究で提案された3次元顔面形態解析のフレームワークに基づく従来の複雑な非剛体対応付け方法に対し,円筒座標変換を用いた簡単かつ効率的な対応付け法を提案した.また,顔面形態を表現するため主成分に新たなMean Hyperplaneの特徴を加え,各特徴を正規化することで日本列島と沖縄地方の地域分類の精度向上を検証した.

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    • ノンパラメトリック確率モデルを用いたCT画像からの腫瘍候補の検出 (医用画像)

      今野 悠, 韓 先花, 陳 延偉

      電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報114 ( 42 ) 73 - 78   2014年5月22日

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      記述言語:日本語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

      本研究ではCT肝臓画像から腫瘍候補を自動的に検出する事を目的とする.従来法ではCT画像は肝臓,血管と腫瘍を含むガウス混合分布と仮定し, EM法等を用いてパラメータの導出及び腫瘍の有無の分類を行う.しかし,従来法では入力CTボリュームデータのすべでのボクセルを用いてパラメータのを推定し,計算コストが高いだけではなく,モデリング結果から腫瘍モデルの選別する際に手作業での分類が必要である。また,腫瘍部分が一つのガウス分布として存在すると仮定しているため腫瘍なしのデータに対し正しくモデリングできないという問題点がある。そこで本研究ではCT画像から簡単に切り出しできる肝臓と血管のプロトタイプを用意し,ノンパラメトリック確率モデルを用いてCT画像から腫瘍候補の検出を提案する.

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    • Generalized Super-Vectorを用いた一般画像分類 (医用画像)

      中島 基輝, 韓 先花, 陳 延偉

      電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報114 ( 42 ) 113 - 117   2014年5月22日

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      記述言語:日本語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

      近年,計算機を用いた画像認識技術は進歩しており,認識率の大幅な改善を図った手法が提案されている.その1つとして,局所特徴を用いたBag-Of-features(BOF)が挙げられる.しかし,これは計算が複雑なSIFT特徴を用いており,計算コストが大きいという問題がある.そこで,色や形状のヒストグラムを表す計算コストが小さいRaw特徴を用いた新しい特徴抽出のフレームワークを提案する.また,特徴記述の際により高次な情報を加えたSuper-Vector Cordingを用いて,一般画像認識の精度向上の可能性を検討する.そこで,抽出した特徴についてSVMによる学習と分類の実験を行い,従来のBOFと比べて高速かつ高精度な分類を示すことができた.

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    • 遺伝子関連研究のための顔面形態解析 第2報-非剛体位置合わせ不要な対応付け法-

      中津美冴, 韓先花, 瀬尾昌孝, 健山智子, 木村亮介, 陳延偉

      電気関係学会関西連合大会講演論文集(CD-ROM)2013   2013年

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    • Sparse Dictionary Representation and Propagation for MRI Volume Super-Resolution (パターン認識・メディア理解)

      Han Xian-Hua, Chen Yen-Wei

      電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解112 ( 37 ) 13 - 18   2012年5月10日

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      記述言語:英語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

      This study addresses the problem of generating a high-resolution (HR) MRI volume from a single low-resolution (LR) MRI input volume. Recent researches have proved that sparse coding can be successfully applied for single-frame super-resolution for natural images, which is based on good reconstruction of any local image patch with a sparse linear combination of atoms taken from an appropriate over-complete dictionary. This study adapts the basic idea of sparse code-based super-resolution (SCSR) for MRI volume data, and then improves the dictionary learning strategy in the conventional SCSR for achieving the precise sparse representation of HR volume patches. In the proposed MRI super-resolution strategy, we only learn the dictionary of the HR MRI volume patches with sparse coding algorithm, and then propagate the HR dictionary to the LR dictionary by mathematical analysis for calculating the sparse representation (coefficients) of any LR local input volume patch. The unknown corresponding HR volume patch can be reconstructed with the sparse coefficients from the LR volume patch and the corresponding HR dictionary. We validate that the proposed SCSR strategy through dictionary propagation can recover much clearer and more accurate HR MRI volume than the conventional interpolated methods.

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    • Generalized N-Dimensional Independent Component Analysis Based Multiple Feature Selection and Fusion (パターン認識・メディア理解)

      Ai Danni, Duan Guifang, Han Xianhua, CHEN Yen-Wei

      電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解112 ( 37 ) 81 - 86   2012年5月10日

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      記述言語:英語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

      We proposed a multilinear independent component analysis framework called generalized N-dimensional ICA (GND-ICA) by extending the conventional linear ICA based on multilinear algebra. Unlike the linear ICA that only treats one-dimensional data, the proposed GND-ICA treats N-dimensional data as a tensor without any preprocess of data vectorization. We furthermore introduce two types of GND-ICA solutions and analysis their efficiency and effectiveness. As an application, the GND-ICA can be used for multiple feature fusion and representation for color image classification. Many features extracted from a given image are constructed as a tensor. The feature tensor can be effective represented by GND-ICA. Compared with conventional linear subspace learning methods, GND-ICA is capable of obtaining more distinctive representation for color image classification.

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    • A Novel Components Selection Method in Statistical Shape Model for Computer-aided Diagnosis : And it's Application for Assisting Cirrhosis Diagnosis (パターン認識・メディア理解)

      Luo Jie, Han Xian-Hua, Kohara Shinya, TATEYAMA Tomoko, FURUKAWA Akira, KANAZAKI Shuzo, CHEN Yen-Wei

      電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解112 ( 37 ) 33 - 38   2012年5月10日

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      記述言語:英語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

      In the field of Computer-aided Diagnosis, organs' shape variability have been found to be important for understanding their inherent structures. It's also well known that Statistical Shape Model (SSM) can effectively capture the shape variation of given training set. Consequently, diseases that cause organ deformations have the possibility to be diagnosed with the aid of computer by SSM based organ shape analysis. However, it's difficult to decide which modes are selected as indicators to assist the diagnosis. Hence, applications of applying SSM for assisting diagnosis haven't widely concerned. In this study we propose a novel modes selection method and test it in case of assisting Cirrhosis diagnosis. Experimental results validate the effectiveness of our method and its potential for assisting the clinic diagnosis.

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    • A Novel Components Selection Method in Statistical Shape Model for Computer-aided Diagnosis : And it's Application for Assisting Cirrhosis Diagnosis (画像工学)

      Luo Jie, Han Xian-Hua, Kohara Shinya, TATEYAMA Tomoko, FURUKAWA Akira, KANAZAKI Shuzo, CHEN Yen-Wei

      電子情報通信学会技術研究報告. IE, 画像工学112 ( 36 ) 33 - 38   2012年5月10日

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      記述言語:英語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

      In the field of Computer-aided Diagnosis, organs' shape variability have been found to be important for understanding their inherent structures. It's also well known that Statistical Shape Model (SSM) can effectively capture the shape variation of given training set. Consequently, diseases that cause organ deformations have the possibility to be diagnosed with the aid of computer by SSM based organ shape analysis. However, it's difficult to decide which modes are selected as indicators to assist the diagnosis. Hence, applications of applying SSM for assisting diagnosis haven't widely concerned. In this study we propose a novel modes selection method and test it in case of assisting Cirrhosis diagnosis. Experimental results validate the effectiveness of our method and its potential for assisting the clinic diagnosis.

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    • Generalized N-Dimensional Independent Component Analysis Based Multiple Feature Selection and Fusion (画像工学)

      Ai Danni, Duan Guifang, Han Xianhua, CHEN Yen-Wei

      電子情報通信学会技術研究報告. IE, 画像工学112 ( 36 ) 81 - 86   2012年5月10日

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      記述言語:英語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

      We proposed a multilinear independent component analysis framework called generalized N-dimensional ICA (GND-ICA) by extending the conventional linear ICA based on multilinear algebra. Unlike the linear ICA that only treats one-dimensional data, the proposed GND-ICA treats N-dimensional data as a tensor without any preprocess of data vectorization. We furthermore introduce two types of GND-ICA solutions and analysis their efficiency and effectiveness. As an application, the GND-ICA can be used for multiple feature fusion and representation for color image classification. Many features extracted from a given image are constructed as a tensor. The feature tensor can be effective represented by GND-ICA. Compared with conventional linear subspace learning methods, GND-ICA is capable of obtaining more distinctive representation for color image classification.

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    • Sparse Dictionary Representation and Propagation for MRI Volume Super-Resolution (画像工学)

      Han Xian-Hua, Chen Yen-Wei

      電子情報通信学会技術研究報告. IE, 画像工学112 ( 36 ) 13 - 18   2012年5月10日

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      記述言語:英語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

      This study addresses the problem of generating a high-resolution (HR) MRI volume from a single low-resolution (LR) MRI input volume. Recent researches have proved that sparse coding can be successfully applied for single-frame super-resolution for natural images, which is based on good reconstruction of any local image patch with a sparse linear combination of atoms taken from an appropriate over-complete dictionary. This study adapts the basic idea of sparse code-based super-resolution (SCSR) for MRI volume data, and then improves the dictionary learning strategy in the conventional SCSR for achieving the precise sparse representation of HR volume patches. In the proposed MRI super-resolution strategy, we only learn the dictionary of the HR MRI volume patches with sparse coding algorithm, and then propagate the HR dictionary to the LR dictionary by mathematical analysis for calculating the sparse representation (coefficients) of any LR local input volume patch. The unknown corresponding HR volume patch can be reconstructed with the sparse coefficients from the LR volume patch and the corresponding HR dictionary. We validate that the proposed SCSR strategy through dictionary propagation can recover much clearer and more accurate HR MRI volume than the conventional interpolated methods.

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    • ベクトル量子化と多様体学習を用いた超解像技術

      谷口 和輝, 韓 先花, 岩本 祐太郎, 笹谷 聡, 陳 延偉

      電子情報通信学会技術研究報告. MI, 医用画像112 ( 38 ) 19 - 24   2012年5月10日

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      記述言語:日本語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

      近年,画質改善の方法として超解像技術が注目されている.その中でも単一の低解像度画像から高解像度画像を生成するSingle-Frame SRは,入力する低解像度画像とは別に,大規模なデータベースが必要である.しかし,従来まではデータベース内の学習データが冗長となる問題点や,パッチを探索する計算時間が膨大となる問題点があった.そのため,本研究ではk-means法を用いたベクトル量子化によりデータベースの冗長性を低減し,計算時間の高速化を実現した.

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    • SPHARMベース統計形状モデルと点分布ベース統計形状モデルとの性能比較

      健山 智子, 桶川 萠, 小原 伸哉, 韓 先花, 古川 彰, 金崎 周造, 陳 延偉

      電子情報通信学会技術研究報告. MI, 医用画像112 ( 38 ) 39 - 44   2012年5月10日

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      記述言語:日本語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

      高精細医用画像から構築された人体臓器統計形状モデルは臓器の形状や大きさなどバリエーションを記述したモデルであり,計算解剖学をはじめ診断や治療支援への応用が期待できる.高精度でかつ少数の学習症例数に対しても汎化能力の高い統計形状モデル構築には症例間において解剖学的に同じ特徴の高精度な対応付け,効率的な3次元臓器形状表現確立が求められる.従来は点分布に基づく3次元形状表現に基づいた臓器形状表現による統計形状モデルでは,直交座標系を用いて臓器特徴ベクトル表現,解析を行なっていたが,学習症例に対し,特徴ベクトル次元が膨大になってしまい,汎化能力が低くなるという問題点があった.この解決法として,球座標上で高効率的に臓器形状表現を行うことができる球面調和関数を用いた臓器形状ベクトル表現の確立が注目されている.本研究では,信頼性の高い統計形状モデル構築を目指し,従来のPDM法による統計形状モデルとSPHARMベースの統計形状モデルの比較評価を行う.比較評価は,臓器形状の再現性を示す汎化能力,臓器形状表現の簡潔性,臓器形状特異値排他能力の3つについて検証を行った。

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    • D-12-22 Visual Impression Estimation of Clothing Fabric Images Using Machine Learning Methods

      Chen Dingye, Han Xianhua, Huang Yang, Huang Xinyin, Chen Yen-wei

      電子情報通信学会総合大会講演論文集2012 ( 2 ) 116 - 116   2012年3月6日

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      記述言語:英語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

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    • 球面調和関数を用いた人体肝臓3次元形状表現と統計形状モデル構築

      健山智子, 上谷芽衣, 田中英俊, 桶川萌, 小原伸哉, 韓先花, 金崎周造, 佐藤滋高, 古川顕, 陳延偉

      電気関係学会関西連合大会講演論文集(CD-ROM)2012   2012年

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    • 球面調和関数を用いた人体脾臓の3次元形状モデリングと統計形状モデルの構築

      健山智子, 小原伸哉, 田中泰史, 桶川萌, 古川顕, 金崎周造, 若宮誠, 韓先花, 陳延偉

      画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2011)論文集2011 ( 2011 ) 255 - 262   2011年7月20日

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      記述言語:日本語  

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    • Independent components selection of color SIFT descriptors for image classification (パターン認識・メディア理解)

      Ai Dan-ni, Han Xianhua, 段 桂芳, RUAN Xiang, CHEN Yen-Wei

      電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解111 ( 48 ) 25 - 30   2011年5月12日

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      記述言語:英語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

      This paper addresses the problem of ordering the color SIFT descriptors in the independent component analysis for image classification. Component ordering is of great importance for image classification, since it is the foundation of the feature selection. To select the distinctive and compact independent components of the color SIFT descriptors, we propose two ordering approaches based on local variation, named as the localization-based ICs ordering and the sparseness-based ICs ordering. We evaluate the performance of proposed methods, the conventional ICs selection method (global variation based components selection) and original color SIFT descriptors on object and scene databases, and obtain the following two main results. First, the proposed methods are able to obtain the acceptable classification results in comparison with original color SIFT descriptors. Second, the highest classification rate can be obtained by using the global selection method in the scene database, while the local ordering methods give the best performance for the object database.

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    • Joint kernel equal integration of visual features and textual terms for biomedical imaging modality classification (画像工学)

      韓 先花, 陳 延偉

      電子情報通信学会技術研究報告. IE, 画像工学111 ( 47 ) 51 - 56   2011年5月12日

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      記述言語:英語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

      In this paper, we describe an approach for the automatic modality classification in medical image retrieval task of the 2010 CLEF cross-language image retrieval campaign (ImageCLEF). This work is focused on the process of feature extraction from medical images and fusion the different extracted visual feature and textual feature for modality classification. To extract visual features from the images, we used histogram descriptor of edge, gray or color intensity and block-based variation as global features and SIFT histogram as local feature, and the binary histogram of some predefined vocabulary words for image captions is used for textual feature. Then we combine the different features using normalized kernel functions for SVM classification. The proposed algorithm is evaluated by the provided modality dataset by ImageCLEF2010.

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    • Independent components selection of color SIFT descriptors for image classification (画像工学)

      Ai Dan-ni, Han Xianhua, 段 桂芳, RUAN Xiang, CHEN Yen-Wei

      電子情報通信学会技術研究報告. IE, 画像工学111 ( 47 ) 25 - 30   2011年5月12日

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      記述言語:英語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

      This paper addresses the problem of ordering the color SIFT descriptors in the independent component analysis for image classification. Component ordering is of great importance for image classification, since it is the foundation of the feature selection. To select the distinctive and compact independent components of the color SIFT descriptors, we propose two ordering approaches based on local variation, named as the localization-based ICs ordering and the sparseness-based ICs ordering. We evaluate the performance of proposed methods, the conventional ICs selection method (global variation based components selection) and original color SIFT descriptors on object and scene databases, and obtain the following two main results. First, the proposed methods are able to obtain the acceptable classification results in comparison with original color SIFT descriptors. Second, the highest classification rate can be obtained by using the global selection method in the scene database, while the local ordering methods give the best performance for the object database.

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    • Hallucination 法に基づいた医用画像の超解像処理

      岩本 祐太郎, 韓 先花, 大橋 基範, 笹谷 聡, 谷口 和輝, 陳 延偉

      電子情報通信学会技術研究報告. IE, 画像工学111 ( 47 ) 57 - 62   2011年5月12日

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      記述言語:日本語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

      医用画像は,撮影条件などの影響により医療診断を行う上で必ずしも十分な解像度の画像を得られるとは限らない.特に断層間(Z方向)の解像度は断層面(XY方向)の解像度に比べ一般的に低い傾向にある.そのため手術シミュレーションなどの三次元可視化システムにおいて重要となる等方性ボクセル(縦横サイズの等しいボクセル)を構成することが困難であるといった問題点も挙げられる.そのため,本論文では学習型超解像技術の一種であるHallucination法を基に,断層間(Z方向)の高解像度化を図る手法を提案する.そして従来の補間手法との比較を行い,提案手法の有用性を検証する.

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    • SPIN特徴量を用いた食事画像の自動認識と食事ログシステム

      和澄 南, 鶴貝 陽平, 韓 先花, 陳 延偉

      電子情報通信学会技術研究報告. IE, 画像工学111 ( 47 ) 93 - 98   2011年5月12日

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      記述言語:日本語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

      近年,食生活の乱れや健康的な生活意識の向上に伴い,食生活の管理が必要となっている.そこで携帯電話のカメラ機能と用いて撮影された食事画像から自動で食事内容の認識を行なうことで,よりユーザに身近なシステムの構築を目指している.しかしここで問題として,食事画像内の食品の向きが一定でないということが挙げられる.その解決策として,本稿ではSPINと呼ばれる円形分割を用いることで回転に不変な特徴量を抽出し,食品の認識を行なっている.また,認識結果から食事内容や摂取エネルギー・栄養素を記録する食事ログを作成することで,自らの食事状況を確認でき,食事管理に役立てることを可能としている.

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    • 高周波成分を考慮したFace Hallucination法 (コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM) Vol.2011-CVIM-175)

      笹谷 聡, 韓 先花, 大橋 基範

      情報処理学会研究報告2010 ( 5 ) 6p   2011年2月

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      記述言語:日本語   出版者・発行元:情報処理学会  

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    • 高周波成分を考慮した Face Hallucination 法

      笹谷 聡, 韓 先花, 大橋 基範, 岩本 祐太郎, 陳 延偉

      電子情報通信学会技術研究報告. MVE, マルチメディア・仮想環境基礎110 ( 382 ) 323 - 328   2011年1月13日

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      記述言語:日本語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

      学習べース超解像処理の1つであるFace Hallucination法は,事例学習に基づき単一低解像度顔画像から高解像度顔画像を生成する手法である.この手法により生成した画像は高周波成分が欠落し本来の顔特徴が失われている可能性があり,何らかの方法で高周波成分を復元しなければならない.本発表では,高周波成分を考慮したFace Hallucination法を提案する.提案法は,以下の3つのステップからなる.(1).従来のFace Hallucination法により高解像度画像を生成する: (2).生成した高解像度画像をダウンサンプリングし,入力低解像度画像との残差画像を生成し,その残差画像から従来のFace Hallucination法で高解像度残差画像を生成する;(3).ステップ1で生成した高解像度画像にステップ 2で生成した高解像度残差画像を補填することでより鮮明な高解像度顔画像を生成する.

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    • 回転不変位相限定相関法の超解像技術への応用(インタラクティブシステム・画像入力デバイス・方式,及び一般)

      谷口 和輝, 韓 先花, 岩本 祐太郎, 笹谷 聡, 大橋 基範, 陳 延偉

      映像情報メディア学会技術報告35 ( 0 ) 33 - 36   2011年

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      記述言語:日本語   出版者・発行元:一般社団法人 映像情報メディア学会  

      画像の解像度をソフトウェア面から向上させる超解像技術の中で,複数枚の低解像度画像を用いて一枚の高解像度画像を生成するマルチフレーム手法があるが,この手法では大きな回転を含む画像群を使用することは困難であった.しかし,リモート・センシングなどの分野において回転を含む画像は多く存在している.この問題点を改善するべく,我々は位置合わせ手法の一つである回転不変位相限定相関法によって得られた回転パラメータに対して勾配法を用いることで高精度な推定を可能にし,高解像度化を図る手法を提案する.本論文では,提案法に反復逆投影法を加えることで,より鮮明な画像を生成し,補間拡大画像との比較から提案手法の有用性を検証する.

      DOI: 10.11485/itetr.35.23.0_33

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    • 多重解像度セマンティックモデルを用いた画像のシーン認識

      田中 良幸, 岡本 充史, 韓 先花, 阮 翔, 陳 延偉

      電子情報通信学会技術研究報告. MI, 医用画像110 ( 28 ) 169 - 174   2010年5月6日

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      記述言語:日本語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

      計算機による画像認識を実現することにより画像検索等で応用が期待され,様々な手法が提案されている.画像認識には物体自体を認識する他に,風景を認識するシーン認識という分野が存在する.近年シーン認識の手法に,分割した局所画像から画像全体を認識するセマンティックモデルが提案された.しかしこの手法には静的なグリッドを用いるため幅広いシーン画像には対応しきれていないという問題がある.本研究ではそれを改良し,複数サイズの局所画像を用いる多重解像度セマンティックモデルという手法について述べる.この手法は分類結果が信頼できるかどうかを計算し,その結果をもとに最適なグリッド数を選択,分類する手法である.その手法と従来の手法との比較実験を行い,提案手法が優れていることを示す.

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    • 複数特徴量の融合および階層的分類法によるシーン認識

      菊谷 八重, 岡本 充史, 韓 先花, 阮 翔, 陳 延偉

      電子情報通信学会技術研究報告. MI, 医用画像110 ( 28 ) 175 - 179   2010年5月6日

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      記述言語:日本語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

      近年デジタルカメラの機能の一部として自動シーン認識が注目されている.自動シーン認識はコンピュータビジョンにおいて高度な処理であり,未解決の困難な問題である.従来の手法では一般的にカラーヒストグラムやテクスチャ,エッジなどの大域的な特徴量を使用して画像を表現し,ベイズ法やニューラルネットワーク,SVMなどの分類器を用いてどのシーンであるかを認識している.しかし,実用アプリケーションとして認識率は十分とは言えない.そこで本研究の提案法では大域的な特徴量であるカラーヒストグラムと局所的な特徴量であるBag of Featuresを重み付き融合し,階層的分類法により分類器をシーンの特性に最適化する.提案法による実験では認識率の改善を示すことができた.

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    • 主成分分析と勾配法を併用した位置合わせと超解像技術

      笹谷 聡, 韓 先花, 陳 延偉

      電子情報通信学会技術研究報告. MI, 医用画像110 ( 28 ) 193 - 198   2010年5月6日

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      記述言語:日本語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

      解像度を上げる技術である超解像技術には,複数枚の低解像度画像から1枚の高解像度画像を生成するマルチフレーム手法がある.この手法で使用される画像間の位置合わせ技術には様々な種類があるが,各々に対して問題点がありこれらを改善しより正確な位置合わせを行うことによって,生成する画像のさらなる画質向上が可能となる.本発表では既存手法を併用した新しい位置合わせ技術を紹介し,その実験結果について述べる.

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    • An adaptive color SIFT descriptor based on independent component analysis for image classification (パターン認識・メディア理解)

      Ai Danni, Han Xianhua, Ruan Xiang, CHEN Yen-Wei

      電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解109 ( 306 ) 1 - 6   2009年11月19日

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      記述言語:英語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

      In this paper, we present a novel color independent components based SIFT descriptor (termed CIC-SIFT) for object/scene classification. We first learn an efficient color transformation matrix based on independent component analysis (ICA), which is adaptive to each category in a database. The ICA-based color transformation can enhance contrast between the objects and the background in an image. Then we compute CIC-SIFT descriptors over all three transformed color independent components. Since the ICA-based color transformation can boost the objects and suppress the background, the proposed CIC-SIFT can extract more effective and discriminative local features for object/scene classification. The comparison is performed among seven SIFT descriptors and the experimental classification results show that our proposed CIC-SIFT is superior to other conventional SIFT descriptors.

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    • Multi-class object recognition by fusion of image descriptors: classification evaluation of PASCAL VOC Challenge database (パターン認識・メディア理解)

      Han Xian-Hua, Chen Yen-Wei, Ruan Xiang

      電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解109 ( 306 ) 103 - 108   2009年11月19日

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      記述言語:英語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

      Category recognition is important to access visual information on the level of objects. Over the past several years, substantial performance gains on challenging benchmark datasets have been reported in the literature. This progress can be attributed to two developments: the design of highly discriminative and robust image features and the combination of multiple complementary features based on different aspects such as shape, appearance. In this paper we extract different appearance descriptors for several properties of local keypionts obtained by grid sampling, Harris and Difference of Gaussian (DoG), and a shape descriptor-Pyramid Histogram of Orientation Gradient (PHOG). The extracted descriptors are evaluated by PASCAL VOC database with nonlinear SVM classifiers, and they also are combined for evaluation. The experimental results show that the accuracy rate with fusion of different image descriptors can be improved.

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    • A supervised LPP and neural network based scene classification with color histogram and camera metadata (パターン認識・メディア理解)

      Han Xian-Hua, Chen Yen-Wei, Fujita Hideto, KOYAMA Kan-Ichi, TAKAYANAKI Wataru

      電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解108 ( 484 ) 257 - 262   2009年3月6日

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      記述言語:英語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

      Scene classification (e.g., landscape, sunset, night-landscape, etc.) is still a challenging problem in computer vision. Scene classification based only on low-level vision cues has had limited success on unconstrained image sets. In other hand, camera metadata related to capture conditions provides cues independent of the captured scene content that can be used to improve classification performance. Analysis of camera metadata statistics for images of each class revealed that some metadata fields are most discriminative for some classes. So, in this paper, we proposed to use the combined feature of scene color histogram and camera metadata, and then using supervised Locality preserving projection (LPP) for feature space transformation and dimension reduction, and finally, adapt Probabilistic neural network for scene classification. Experimental results show that the classification accuracy rate can be improved compared with using PCA (Principal Component Analysis) subspace learning method, and are also better than that with only the low-level vision feature (color histogram).

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    • A supervised LPP and neural network based scene classification with color histogram and camera metadata (コンピュータビジョンとイメージメディア)

      Xian-HuaHan, Yen-WeiChen, Hideto Fujita, Kan-IchiKoyama, Wataru Takayanaki

      研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)2009 ( 29 ) 257 - 262   2009年3月6日

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      記述言語:日本語   出版者・発行元:一般社団法人情報処理学会  

      Scene classification (e.g., landscape, sunset, night-landscape, etc.) is still a challenging problem in computer vision. Scene classification based only on low-level vision cues has had limited success on unconstrained image sets. In other hand, camera metadata related to capture conditions provides cues independent of the captured scene content that can be used to improve classification performance. Analysis of camera metadata statistics for images of each class revealed that some metadata fields are most discriminative for some classes. So, in this paper, we proposed to use the combined feature of scene color histogram and camera metadata, and then using supervised Locality preserving projection (LPP) for feature space transformation and dimension reduction, and finally, adapt Probabilistic neural network for scene classification. Experimental results show that the classification accuracy rate can be improved compared with using PCA (Principal Component Analysis) subspace learning method, and are also better than that with only the low-level vision feature (color histogram).Scene classification (e.g., landscape, sunset, night-landscape, etc.) is still a challenging problem in computer vision. Scene classification based only on low-level vision cues has had limited success on unconstrained image sets. In other hand, camera metadata related to capture conditions provides cues independent of the captured scene content that can be used to improve classification performance. Analysis of camera metadata statistics for images of each class revealed that some metadata fields are most discriminative for some classes. So, in this paper, we proposed to use the combined feature of scene color histogram and camera metadata, and then using supervised Locality preserving projection (LPP) for feature space transformation and dimension reduction, and finally, adapt Probabilistic neural network for scene classification. Experimental results show that the classification accuracy rate can be improved compared with using PCA (Principal Component Analysis) subspace learning method, and are also better than that with only the low-level vision feature (color histogram).

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      その他リンク: http://id.nii.ac.jp/1001/00061527/

    • D-12-36 A Spatial Weighted Edge Autocorrelogram for Image Annotation

      Ai Danni, Duan Guifang, Han Xianhua, Ruan Xiang, Chen Yen-Wei

      電子情報通信学会総合大会講演論文集2009 ( 2 ) 145 - 145   2009年3月4日

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      記述言語:英語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

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    • D-12-18 PCA-CSIFTによる自動Annotation付与(D-12.パターン認識・メディア理解A(パターンメディアの認識・理解・生成),一般セッション)

      岡本 充史, 韓 先花, 阮 翔, 陳 延偉

      電子情報通信学会総合大会講演論文集2009 ( 2 ) 127 - 127   2009年3月4日

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      記述言語:日本語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

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    • D-12-17 高倍率画像を生成するための階層的Super Resolution(D-12.パターン認識・メディア理解A(パターンメディアの認識・理解・生成),一般セッション)

      大橋 基範, 韓 先花, 陳 延偉

      電子情報通信学会総合大会講演論文集2009 ( 2 ) 126 - 126   2009年3月4日

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      記述言語:日本語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

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    • 改善された独立成分分析の手法に基づいたロバスト顔認識

      韓 先花, 陳 延偉, 山田 晶彦, 藤田 日出人

      情報処理学会研究報告. CVIM, [コンピュータビジョンとイメージメディア]164 ( 82 ) 79 - 84   2008年8月29日

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      記述言語:英語   出版者・発行元:一般社団法人情報処理学会  

      顔認識を実現するためのプログラムでは、統計的パターン認識手法が重要な役割を演じる。その中には、主成分分析(PCA)、独立成分分析(ICA)と線形判別分析(LDA)等部分空間学習アルゴリズムを用いた顔認識の研究、開発が活発に行われている。LDAは教師付き顔認証のために良い結果を得ることができます、しかし、認識するsubjectsのトレーニング顔はなしあるいは1つしか手入れできないのシステムの応用が制限されます。そして、PCAによる顔画像表現に比べICAによる顔画像表現の有効性を議論した。しかし、顔認証のような次元数が多すぎなパターン認識作業へのICAの適用性は、しばしば若干の問題で苦しみます。その問題の一つは次元数が膨大となり、計算量が大きくとなる、もう一つはコンピュータメモリの問題です。本稿では、ICAのこの2つの問題を扱うために、独立成分分析の改善されたarchitectureを提案する。提案されたICA手法は、顔認識が高速に行われていることができるだけではなく、実験の結果により顔認識の有効性が確認することができた。

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    • 改善された独立成分分析の手法に基づいたロバスト顔認識

      韓 先花, 陳 延偉, 山田 晶彦, 藤田 日出人

      電子情報通信学会技術研究報告. HIP, ヒューマン情報処理108 ( 199 ) 79 - 84   2008年8月29日

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      記述言語:英語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

      顔認識を実現するためのプログラムでは、統計的パターン認識手法が重要な役割を演じる。その中には、主成分分析(PCA)、独立成分分析(ICA)と線形判別分析(LDA)等部分空間学習アルゴリズムを用いた顔認識の研究、開発が活発に行われている。LDAは教師付き顔認証のために良い結果を得ることができます、しかし、認識するsubjectsのトレーニング顔はなしあるいは1つしか手入れできないのシステムの応用が制限されます。そして、PCAによる顔画像表現に比べICAによる顔画像表現の有効性を議論した。しかし、顔認証のような次元数が多すぎなパターン認識作業へのICAの適用性は、しばしば若干の問題で苦しみます。その問題の一つは次元数が膨大となり、計算量が大きくとなる、もう一つはコンピュータメモリの問題です。本稿では、ICAのこの2つの問題を扱うために、独立成分分析の改善されたarchitectureを提案する。提案されたICA手法は、顔認識が高速に行われていることができるだけではなく、実験の結果により顔認識の有効性が確認することができた。

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    • D-16-2 ICA Based Ring Artifacts Reduction in Cone-Beam CT Images

      DUAN Guifang, CHEN Yen-wei, HAN Xianhua, FUJITA Akinori, HIROOKA Ken, UENO Yoshihiro

      電子情報通信学会総合大会講演論文集2008 ( 2 ) 269 - 269   2008年3月5日

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      記述言語:英語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

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    • Reduction of ring artifacts in cone-beam CT images (医用画像)

      Duan Guifang, Chen Yen-wei, Han Xianhua, FUJITA Akinori, HIROOKA Ken, UENO Yoshihiro

      電子情報通信学会技術研究報告. MI, 医用画像107 ( 461 ) 227 - 233   2008年1月25日

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      記述言語:英語   出版者・発行元:一般社団法人電子情報通信学会  

      Cone-beam CT (CBCT) scanners are based on volumetric tomography, using a 2D extended digital array providing an area detector [1]. Compared to traditional CT, CBCT has many advantages, such as less X-ray beam limitation, high image accuracy, Rapid scan time, etc. However, In CBCT images there are always some ring artifacts that appear as rings centred on the rotation axis. Due to the data of the constructed images are corrupted by these ring artifacts, qualitative and quantitative analysis of CBCT images will be compromised. Post processing and application such as image segmentation and registration also turn more complex as the presence of such artifacts. In this paper, a method with a novel region of interest (ROI) building technique is presented. It deals with the reconstructed CBCT image and can effectively reduce such ring artifacts.

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    • 高速点火核融合実験におけるX線画像計測-ICA Shrikageフィルタによるポアソンノイズの除去-

      陳延偉, 韓先花, 健山智子

      大阪大学レーザーエネルギー学研究センター共同研究成果報告書2005   2006年

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    書籍等出版物

    • Residual Sparse Autoencoders for Unsupervised Feature Learning and Its Application to HEp-2 Cell Staining Pattern Recognition

      Xian-Hua Han, Yen-Wei Chen( 担当: 分担執筆 ,  範囲: Chapter 11)

      Deep Learning in Healthcare, Chapter 11, Yen-Wei Chen and Jain, Lakhmi C. (Eds.), [Online First], Springer, 2020. DOI: 10.1007/978-3-030-32606-7_11  2020年 

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    • Hyperspectral Image Super-Resolution Using Optimization and DCNN-Based Methods

      Xian-Hua Han( 担当: 分担執筆 ,  範囲: One chapter)

      Processing and Analysis of Hyperspectral Data, Jie Chen (Eds.), [Online First], IntechOpen, DOI: 10.5772/intechopen.89243.  2020年 

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    • High-Order Statistics of Micro-Texton for HEp-2 Staining Pattern Classification in 「Artificial Intelligence in Decision Support Systems for Diagnosis in Medical Imaging」

      Xian-Hua Han, Yen-Wei Chen( 担当: 分担執筆 ,  範囲: Chapter 4)

      Springer 出版  2018年1月 

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    • Subspace Methods for Pattern Recognition in Intelligent Environment・Sparse Representation for Image Super-Resolution

      韓 先花, 陳 延偉( 範囲: 123-150)

      Springer  2014年6月  ( ISBN:9783642548505

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    • Adaptive Noise Reduction and Edge Enhancement in Medical Images by using ICA?Computational Intelligence in Biomedical Imaging

      Xian-Hua Han, Yen-Wei chen

      Springer  2013年6月  ( ISBN:9781461472445

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    • Multilinear Supervised Neighborhood Preserving Embedding Analysis of Local Descriptor Tensor?Principal Component Analysis

      Xian-Hua Han, Yen-wei Chen( 範囲: 91-106)

      INTECH  2012年3月  ( ISBN:9789535101956

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    講演・口頭発表等

    • 正規化スパース性制約を用いたぼけカーネル推定および動画像復元への応用

      野島優輔, 韓先花, 陳延偉

      信学技報, vol. 115, no. 24, PRMU2015-1 

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      記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

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    • Robust Blood Vessel of Liver Extraction Using Deep Convolution Network

      Titinunt Kitrungrotsakul, Xian-Hua Han, Yutaro Iwamoto, Yen-Wei Chen

      信学技報, vol. 116, no. 225, MI2016-48 

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      記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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    • 深層Residual Attention ネットワークを用いたスナップショット撮影からハイパースペクトル画像の復元

      寄元康平, 韓先花

      第19回情報科学技術フォーラム(FIT2020), H-006 

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      開催年月日: 2020年9月1日 - 2020年9月3日

      会議種別:口頭発表(一般)  

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    • Deep Attention ConvLSTM-UNetを用いた画像の降雨ノイズ除去

      山道航平, 韓先花

      第19回情報科学技術フォーラム(FIT2020), H-028 

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      開催年月日: 2020年9月1日 - 2020年9月3日

      会議種別:口頭発表(一般)  

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    • 注目領域の自動学習ネットワークによる画像キャプションの自動生成

      寄元康平, 韓先花

      第23回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2020) 

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      開催年月日: 2020年8月3日 - 2020年8月5日

      会議種別:ポスター発表  

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    • 知覚損失学習を用いた単一画像の雨筋除去

      山道航平, 韓先花

      第23回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2020) 

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      開催年月日: 2020年8月3日 - 2020年8月5日

      会議種別:ポスター発表  

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    • Multispectral and Hyperspectral Image Fusion with Deep Learned Prior

      Zhe Liu, Xian-Hua Han

      第23回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2020) 

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      開催年月日: 2020年8月3日 - 2020年8月5日

      会議種別:ポスター発表  

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    • Deeply Supervised ConvLSTM-Unetによる医療用画像の分割

      方文昊, 韓先花

      第23回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2020) 

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      開催年月日: 2020年8月3日 - 2020年8月5日

      会議種別:ポスター発表  

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    • 段階的逆投影ネットワークによるハイパースペクトル画像の高解像度化

      吉武大輝, 韓先花

      第23回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2020) 

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      開催年月日: 2020年8月3日 - 2020年8月5日

      会議種別:ポスター発表  

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    • 画像のCNN特徴とLSTMのデンス結合構造を用いた画像キャプションの生成

      寄元康平, 韓先花

      2020年電子情報通信学会総合大会, D-12-42 

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      開催年月日: 2020年3月17日 - 2020年3月20日

      会議種別:口頭発表(一般)  

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    • 深層知覚損失ネットワークを用いた画像の降雨ノイズ除去

      山道航平, 韓先花

      2020年電子情報通信学会総合大会, D-12-59 

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      開催年月日: 2020年3月17日 - 2020年3月20日

      会議種別:口頭発表(一般)  

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    • 改良したSSDを用いた航空写真からsmall scare物体の検出と分類

      中井克啓, 韓 先花

      2020年電子情報通信学会総合大会, D-12-61 

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      開催年月日: 2020年3月17日 - 2020年3月20日

      会議種別:口頭発表(一般)  

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    • Mask R-CNNを用いた細胞核の検出とセグメンテーション

      藤田 世哉, 韓 先花

      2020年電子情報通信学会総合大会, A-15-5 

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      開催年月日: 2020年3月17日 - 2020年3月20日

      会議種別:口頭発表(一般)  

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    • Deep supervision U-netとconvLSTMの統合による医療画像の分割

      方 文昊, 韓 先花

      2020年電子情報通信学会総合大会, A-15-6 

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      開催年月日: 2020年3月17日 - 2020年3月20日

      会議種別:口頭発表(一般)  

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    • Hyperspectral Residual Component Reconstruction with Deep ResNet

      Xian-Hua Han, Hiroki Yoshitake, Yen-Wei Chen

      第22回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2019)  2019年8月1日 

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      記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

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    • 敵対的生成ネットワークを用いたハイパースペクトル画像の高解像度化

      吉武 大輝, 韓 先花

      第22回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2019)  2019年7月31日 

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      記述言語:日本語   会議種別:ポスター発表  

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    • Region CNNを用いた細胞核の検出

      藤田 世哉, 韓 先花

      第22回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2019)  2019年7月31日 

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      記述言語:日本語   会議種別:ポスター発表  

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    • Computer-Aided Diagnosis of Liver Cancers Using Deep Learning with Fine-tuning

      Weibin WANG, Dong LIANG, Lanfen LIN, Hongjie HU, Qiaowei ZHANG, Qingqing CHEN, Yutaro IWAMOTO, Xianhua HAN, Yen-Wei CHEN

      電子情報通信学会PRMU研究会, 福岡工業大学  2018年 

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      記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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    • 深層学習技術を用いたCT画像からの肝臓腫瘍候補の検出

      轟佳大, 韓先花, 岩本祐太郎, Lanfen Lin, Hongjie Hu, 陳延偉

      第8回横幹連合コンファレンス, P14-S, 京都  2017年12月2日 

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    • Deep Convolutional Neural Networkを用いた食事画像認識

      佐藤亮輔, 韓先花, 岩本祐太郎, 陳延偉

      平成29年電気関係学会関西連合大会  2017年 

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      記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

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    • Automatic Vessel Segmentation Using A combined Deep Network

      Titinunt KITRUNGROTSAKUL, Xian-Hua Han, Yutaro Iwamoto, Yen-Wei Chen

      第36回日本医用画像工学会大会(JAMIT2017).  2017年 

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      記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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    • Learning an overcomplete codebook of tensor local structures for multi-phase medical image retrieval

      Jian Wang, Xian-Hua Han, Yingying Xu, Lanfen Lin, Hongjie Hu, Chongwu Jin, Yen-Wei Chen

      第36回日本医用画像工学会大会(JAMIT2017).  2017年 

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      記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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    • スパース自己符号化器を用いてHEp-2 細胞画像認識システム

      韓 先花, 陳 延偉

      第36回日本医用画像工学会大会(JAMIT2017).  2017年 

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      会議種別:口頭発表(一般)  

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    • Robust Hyperspectral Image Super-Resolution via Constrained Non-negative Sparse Representation

      Xian-Hua Han, Boxin Shi, Yinqiang Zheng, Toru Kouyama, Atsunori Kanemura, Ryosuke Nakamura

      画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2017).  2017年 

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      会議種別:ポスター発表  

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    • 深層学習を用いた肝臓腫瘍候補の検出

      轟佳大,TitinuntKitrungrotsakul, 岩本祐太郎, 韓先花, 陳延偉

      平成28年度電気関係学会関西連合大会  2016年 

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      記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

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    • A preliminary study on tensor codebook model for multiphase medical image retrieval

      Jian Wang, Xian-Hua Han, Yingying Xu, Lanfen Lin, Hongjie Hu, Chongwu Jin, Yen-Wei Chen

      信学技報, vol. 116, no. 225, MI2016-58  2016年 

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      記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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    • HEp-2 cell classification using K-support spatial pooling in Deep CNNs

      Xian-Hua Han, Yen-Wei Chen

      信学技報, vol. 116, no. 225, MI2016-47  2016年 

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      記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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    • BoVWとBoTWを用いた肝腫瘍CT画像の検索

      Yingying XU, Lanfen LIN, Hongjie HU, Dan WANG, Yitao LIU, Jian WANG, Xianhua HAN, Yen-Wei CHEN

      35回日本医用画像工学会大会  2016年 

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      記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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    • Extraction of Liver Vessel using Graph Cut based Submodular on 3D data

      Titinunt Kitrungrotsakul, Xian-Hua Han, Yen-Wei Chen

      第35回日本医用画像工学会大会  2016年 

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      記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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    • Combined Bags of Color and Texture Featuresを用いた食事画像認識

      笹野翔太, 韓先花, 陳延偉

      第19回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2016),  2016年 

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      記述言語:日本語   会議種別:ポスター発表  

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    • 三次元脳MR画像の超解像処理とセグメンテーションへの応用

      岩本祐太郎, 韓先花, 椎野顯彦, 陳延偉

      第19回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2016),  2016年 

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      記述言語:日本語   会議種別:ポスター発表  

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    • Improved Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Network for Remote Sensing Image Classification

      Xian-Hua Han, Ryosuke Nakamura, Yen-Wei Chen

      第19回画像の認識・理解シンポジウム  2016年 

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      記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

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    • Super-Resolution for 3D Anisotropic Low-resolution MR Images Using Multilayer Convolutional Neural Networks

      Qiaochu Zhao, Yutaro Iwamoto, Xian-Hua Han, Yen-Wei Chen

      第19回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2016)  2016年 

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      記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

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    • A preliminary study on multilinear sparse coding for medical image retrieval

      Jian Wang, Xian-Hua Han, Yingying Xu, Lanfen Lin, Hongjie Hu, Chongwu Jin, Yen-Wei Chen

      第19回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2016)  2016年 

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      記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

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    • 2段階Hallucination法による医用画像の高解像度化と3次元医用画像への応用

      近藤佑斗, 韓先花, 陳延偉

      2015年電子情報通信総合大会,D-11-34, 滋賀県草津  2015年 

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    • Sparse and Low Rank DecompositionとICPを用いた頑健な点群位置合わせ法

      趙きょうそ, 韓先花, 陳延偉

      信学技報, vol. 115, no. 24, PRMU2015-5  2015年 

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      記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

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    • Liver Segmentation Using Superpixel-based Graph cuts and Shape Constraints

      TitinuntKitrungrotsakul, Xian-Hua Han, Yen-Wei Chen

      第18回画像の認識・理解シンポジウム  2015年 

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      記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

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    • ベイズモデルを用いたCT画像からの腫瘍候補の検出

      今野悠, 韓先花, Xiong Wei, 陳延偉

      第18回画像の認識・理解シンポジウム  2015年 

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      記述言語:日本語   会議種別:ポスター発表  

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    • Sparse and Low Rank DecompositionとHuber ICPを用いた頑健な点群位置合わせ法

      趙きょうそ, 韓先花, 陳延偉

      第18回画像の認識・理解シンポジウム  2015年 

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      記述言語:日本語   会議種別:ポスター発表  

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    • 3次元顔面形態の局所的統計解析

      中津美冴, 韓先花, 木村亮介, 陳延偉

      第18回画像の認識・理解シンポジウム  2015年 

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      記述言語:日本語   会議種別:ポスター発表  

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    • データ駆動モデルを用いた食事画像識別

      笹野翔太, 中島基輝, 韓先花, 陳延偉

      第18回画像の認識・理解シンポジウム  2015年 

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      記述言語:日本語   会議種別:ポスター発表  

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    • Deep Convolutional Neural Network による食事画像認識

      韓先花, 陳延偉

      信学技報, vol. 115, no. 224, PRMU2015-77  2015年 

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      記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

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    • Generalized Super-Vectorを用いた一般画像分類

      中島基輝, 韓 先花, 陳 延偉

      信学技報, vol. 114, no. 41, PRMU2014-21  2014年 

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      記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

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    • ノンパラメトリック確率モデルを用いたCT画像からの腫瘍候補の検出

      今野 悠, 韓 先花, 陳 延偉

      信学技報, vol. 114, no. 41, PRMU2014-14  2014年 

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      記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

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    • 統計学習法を用いた3次元顔面形態解析

      中津美冴, 韓 先花, 木村亮介, 陳 延偉

      信学技報, vol. 114, no. 41, PRMU2014-13  2014年 

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      記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

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    • 2段階Hallucination法および3次元医用画像の高解像度化への応

      近藤佑斗, 野島優補, 韓 先花, 陳 延偉

      信学技報, vol. 114, no. 41, PRMU2014-12  2014年 

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      記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

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    • Multi-touch Based Medical Interactive Visualization System

      Jian Wang, Hua-Wei Tu, Xian-Hua Han, Tomoko Tateyama, Yen-Wei Chen

      信学技報, vol. 114, no. 41, PRMU2014-7  2014年 

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      記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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    • スパースコーディングとハイブリッドプーリングを用いた食事画像認識

      楠元理子, 韓 先花, 陳 延偉

      信学技報, vol. 114, no. 41, PRMU2014-1  2014年 

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      記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

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    • Organ Bounding Box Annotation based on Adaptive Selection of Bone References

      Chunhua Dong・Amir, H. Foruzan, Xian-hua Han, Tomoko Tateyama, Yen-wei Chen

      信学技報, vol. 114, no. 103, MI2014-27  2014年 

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      記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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    • Improved Interactive Medical Image Segmentation using Graph Cut and Superpixels

      Titinunt Kitrungrotsakul・Chunhua Dong, Xian-Hua Han, Yen-Wei Chen

      信学技報, vol. 114, no. 103, MI2014-25  2014年 

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      記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

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    • Data-Driven Model of Weber Local Descriptors for Visual Recognition

      Xian-Hua Han, Yen-Wei Chen, Gang Xu

      MIRU2014 第17回画像の認識・理解シンポジウム  2014年 

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      記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

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    • Generalized Super-Vector

      中島 基輝, 韓 先花, 陳 延偉

      MIRU 2014第17回画像の認識・理解シンポジウム  2014年 

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      記述言語:日本語   会議種別:ポスター発表  

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    担当経験のある科目(授業)

    • 2023年4月 - 2023年8月 
      応用機械学習特論 ( 山口大学 )

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    • 2023年4月 - 2023年8月 
      機械学習 ( 山口大学 )

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    • 2023年4月 - 2023年8月 
      パターン認識 ( 山口大学 )

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    • 2022年4月 - 2023年8月 
      データサイエンス技術Ⅱ ( 山口大学 )

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    • 2017年4月 - 2023年8月 
      機械学習特論 ( 山口大学 )

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    • 2017年4月 - 2023年8月 
      プログラミング演習Ⅰ ( 山口大学 )

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    • 2017年4月 - 2023年8月 
      データ科学と社会Ⅱ ( 山口大学 )

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    • 2017年4月 - 2023年8月 
      データ科学と社会Ⅰ ( 山口大学 )

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    • 2017年4月 - 2023年8月 
      物理と情報のための基礎数学Ⅲ演習 ( 山口大学 )

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    • 2017年4月 - 2023年8月 
      基礎セミナー ( 山口大学 )

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    • 2017年4月 - 2023年3月 
      情報処理特論 ( 山口大学 )

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    • 2017年4月 - 2021年3月 
      グラフ理論 ( 山口大学 )

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    • 2017年4月 - 2020年3月 
      自然科学Ⅱ ( 山口大学 )

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    所属学協会

    共同研究・競争的資金等の研究

    • 弱教師深層学習と計算解剖モデルの統合による肝臓がんの診断支援

      日本学術振興会  科学研究費助成事業 

      陳 延偉, 岩本 祐太郎, 韓 先花, 古川 顕, 金崎 周造, 西川 郁子

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      2020年10月 - 2026年3月

      課題番号:20KK0234

      配分額:18720000円 ( 直接経費:14400000円 、 間接経費:4320000円 )

      2021年度は深層学習を用いた肝臓がんの診断支援を目的に以下の国際共同研究成果が得られた。
      (1) 自然画像に比べ、学習に利用できるアノテーションされた医用画像が非常に少ない。少ない学習データでも高精度に医用画像解析ができるように、人体の解剖知識と臓器の解剖モデルを先験知識として人工知能モデルに組み込むDeep Atlas Prior法を提案し、肝臓や脾臓などのセグメンテーションに高い精度を実現した。その成果は医用画像のトップ学術誌IEEE TMI (IF 10.094)で発表した。また、グラフ深層学習ネットワークを用いた半教師学習による高精度な臓器セグメンテーション法と高解像度を維持した3次元臓器セグメンテーション法を開発した。それぞれの成果は、医用画像解析分野のトップ国際学会MICCAI2021で発表した。
      (2) 弱教師学習による高精度な肝臓腫瘍検出法を開発した。従来の肝臓腫瘍検出の学習に、膨大な腫瘍れベールのアノテーションが必要であり、時間と労力がかかる。本提案法は、画像レベルのアノテーションだけ、高精度な肝臓腫瘍検出ができるようになった。本研究生かは医工学分野のトップ国際学会IEEE EMBC2021で発表した。
      (3) Phase AttentionとUncertain Region Inpaintingを用いた高精度な肝臓腫瘍のセグメンテーション法を開発した。それぞれの成果は、国際学術誌Medical Physics (IF 4.21)と医用画像解析分野のトップ国際学会MICCAI2021で発表した。
      上記の共同研究成果以外に、国際連携交流として、2ヶ月に一度三大学(立命館大学(日本)、浙江大学(中国)、インド工科大学(インド))によるオンライン国際連携研究交流会を開催している。毎回各大学から学生1名が最新の研究成果を紹介する。三大学の教員が共同指導する。

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    • フェーズアテンションネットを用いた弱教師学習による肝臓腫瘍性病変の診断支援

      日本学術振興会  科学研究費助成事業 

      陳 延偉, 岩本 祐太郎, 韓 先花, 金崎 周造, 劉 家慶, 李 印豪, 古川 顕

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      2021年4月 - 2025年3月

      課題番号:21H03470

      配分額:17160000円 ( 直接経費:13200000円 、 間接経費:3960000円 )

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    • 知識・データ融合型枠組の開発およびハイパースペクトル画像の超解像度への応用

      日本学術振興会  科学研究費助成事業 基盤研究(C) 

      韓 先花, 陳 延偉, 末竹 規哲

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      2020年4月 - 2023年3月

      課題番号:20K11867

      配分額:4290000円 ( 直接経費:3300000円 、 間接経費:990000円 )

      本研究では最先端の計測技術を搭載したハイパースペクトル(HS)カメラであっても計測が難しい高解像度なHS画像を生成することを目的に、画像のイメージング過程を定式化する数理モデルと深層学習技術を融合した新たな方法論を確立し、高解像度HS画像を復元する方法を開発する。本年度では、研究実績は主に以下の3点である.
      1)空間構造が異なる二つのモダリティデータを効率的に融合する新たな深層ネットワーク構造を提案し、伝統的な数理モデルに基づく再構成法と統合することで高精度な高解像度HS画像の復元を確認した。
      2)高精細な空間構造と細かいスペクトル分布を同時に復元できる軽量なHyperMixNetフレームワークを提案し、圧縮されたSnapshot画像から高精度なスペクトル情報の復元だけではなく、深層モデルのサイズと計算コストの削減も実現した。
      3)膨大なラベル(高解像度HR画像)付きトレーニングサンプルが必要なし、観測の低解像度HS画像と高解像度RGB画像のみを用いた教師なし深層学習ネットワーク枠組を開発し、高精度なHS画像の生成を実現した。また、計測データの劣化過程を自動的に学習できる汎用性が高いBlind教師なし深層モデルを構築している。

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    • テンソルスパース表現による多時相CT画像の時空間特徴抽出と肝腫瘍性病変の診断支援

      日本学術振興会  科学研究費助成事業 基盤研究(B) 

      陳 延偉, 岩本 祐太郎, 韓 先花, 古川 顕, 金崎 周造

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      2018年4月 - 2021年3月

      課題番号:18H03267

      配分額:15600000円 ( 直接経費:12000000円 、 間接経費:3600000円 )

      肝臓がんは、平均5年生存率が30%程度とがん全体の中でも極めて低く、正確な診断に基づく早期発見が求められる。肝臓がんの診断には、多時相CT画像(造影剤を急速注入してから経時的に複数回の撮像を行なって得られたCT画像)がよく用いられる。本研究では、肝腫瘍性病変の計算機支援診断法の確立を目的とし、多時相CT画像から有効な時空間特徴抽出のフレームワークを構築するとともに、肝腫瘍性病変の鑑別と診断の参考となる過去の類似肝腫瘍性病変症例を検索できるシステムを開発する。初年度の2018年度において、以下の研究成果が得られた。
      (1)CT画像から高精度で肝臓領域をセグメンテーションする三つの手法(Random WalkとSuper Pixelを組み合わせた手法、深層学習(U-Net)とGANを組み合わせた手法、対話的深層学習法)を開発した。それぞれ国際学術誌CMIG(雑誌発表1), JOIG(雑誌発表2)と国際学会InMed2019(学会発表9, 10)で発表した。
      (2)テンソルスパースコーディング法を開発し、多時相CTの時空間特徴を抽出し、肝腫瘍性病変の鑑別法を開発した。また、近年注目されている深層学習法(CNNとLSTMを組み合わせた手法)を用いた肝腫瘍性病変の鑑別法も開発した。それらの成果は、医用画像分野のトップ国際学会MICCAIなどで発表した(学会発表5, 6, 7)。
      (3)診断の参考となる過去の類似肝腫瘍性病変症例を検索できるプロットタイプシステムを開発し、その有用性を検証した。その成果は国際学術誌JCARS(雑誌発表3)で掲載された。

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    • テンソルスパース表現による多時相CT画像の時空間特徴抽出と肝腫瘍性病変の診断支援

      日本学術振興会  基盤研究B 

      陳 延偉

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      2018年4月 - 2020年3月

      資金種別:競争的資金

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    • 人間認知理論と深層統計解析による画像表現と理解

      日本学術振興会  科学研究費助成事業 基盤研究(C) 

      韓 先花, 陳 延偉

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      2015年4月 - 2018年3月

      課題番号:15K00253

      資金種別:競争的資金

      配分額:4550000円 ( 直接経費:3500000円 、 間接経費:1050000円 )

      本研究では、高信頼性且つ高レベルビジョン段階の画像表現学習を行い、高精度な画像認識・理解に関する研究を進めてきた。主な研究成果は以下の三点である。(1)人間視覚認知プロセスに従って、ロー画像に視覚応答強度ドメインを変換し、全ての情報を保持できる局所記述子を提案した。(2)混交ガウスモデルを用い、トレーニング記述子集合をモデリングし、テスト画像の記述子から高次な統計量を抽出することで、高信頼性な画像表現法を開発した。(3)Middle-levelな画像表現構造を積み重ねることで、深層フレームワークを発展させ、高信頼性且つ高レベルビジョンの画像表現フレームワークを構築した。

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    • 変形の伴う3次元形状間の全自動アラインメント

      日本学術振興会  科学研究費助成事業 基盤研究(C) 

      徐 剛, 陳 延偉, 韓 先花

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      2014年4月 - 2017年3月

      課題番号:26330212

      配分額:4810000円 ( 直接経費:3700000円 、 間接経費:1110000円 )

      医用ボリュームデータにおける肝臓を主成分線形変形(8パラメータ)と位置姿勢スケール(7パラメータ)の計15パラメータに対して全自動で位置決めすることを問題として設定した。全探索というアルゴリズムを考案し、ソフトウェア実装、CUDAによる並列処理による高速化を行った結果、当初設定した問題を完全に解くことができた。従来、ボリュームデータに対して人手による切り出しを行ってきているが、約6時間かかっている作業であるのに対して、本システムでは、約90秒の時間で完成する。GPU以外に高速化を工夫したアルゴリズムは、ピラミッド探索、回転の均等サンプリング、ディスタンスフィールドの事前作成、などである。

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    • 変形の伴う3次元形状間の全自動アラインメント

      日本学術振興会  基盤研究C 

      徐剛

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      2014年4月 - 2016年3月

      資金種別:競争的資金

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    • 多次元多様体学習を用いたコア情報の抽出と階層的大規模画像理解の研究開発

      日本学術振興会  科学研究費助成事業 若手研究(B) 

      韓 先花, 陳 延偉

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      2012年4月 - 2015年3月

      課題番号:24700179

      資金種別:競争的資金

      配分額:3380000円 ( 直接経費:2600000円 、 間接経費:780000円 )

      本研究では、画像を高速かつ高精度で認識するため、外部環境からの影響が受けにくい局所的な特徴を抽出し、統合するため従来のBoFでの量子化ではなく一つのテンソルとして取り扱い、統一的に効率よく記述する枠組を開発した。テンソルになる大量な局所特徴を融合するため多次元教師付き部分空間法を提案し、シーン、物体等への認識応用において大幅な精度の向上を検証した。また画像からhand-craftな局所特徴(SIFTなど)を抽出するだけではなく、簡単且つ効率に得られるraw特徴(色輝度値、勾配など)に対して、データ駆動モデル(k-means、GMM)を用いて解析し、より高速且つ効率的な画像記述法を開発した。

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    • 一般化N次元スパースコーディングによる腹部の複数実質臓器統計ボリュームモデリング

      日本学術振興会  科学研究費助成事業 基盤研究(B) 

      陳 延偉, 田中 弘美, 韓 先花, 佐藤 嘉伸, 古川 顕, 森川 茂廣, 健山 智子

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      2012年4月 - 2015年3月

      課題番号:24300076

      資金種別:競争的資金

      配分額:16250000円 ( 直接経費:12500000円 、 間接経費:3750000円 )

      近年、多くの情報を系統的に集め、情報の簡素化、要約を行う有効な手法としてスパースコーディングという手法が注目されている。本研究では、スパースコーディングを多重線形代数の枠組で拡張させ多次元データ解析に利用できる一般化N次元スパースコーディング法を理論的に開発し、その有効性を示した。また,従来のスパース性に加えて低ランク性を加えたSparse and Low Rank Matrix Decompositionを用いた臓器の局所統計形状モデリング法を提案し,肝硬変症の支援診断に応用し診断精度を95%まで向上させた。

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    • ICA縮退フィルタと多重解像度フィルタを用いたIVR画像の画質改善法の開発

      日本学術振興会  若手研究B 

      韓 先 花

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      2008年4月 - 2011年3月

      資金種別:競争的資金

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    • 一般化N次元PCAに基づく人体臓器の統計ボリュームモデリングと診断支援への応用

      日本学術振興会  科学研究費助成事業 基盤研究(B) 

      陳 延偉, 田中 弘美, 田中 覚, 佐藤 嘉伸, 古川 顕, 森川 茂廣, 健山 智子, 韓 先花

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      2009年 - 2011年

      課題番号:21300070

      配分額:16510000円 ( 直接経費:12700000円 、 間接経費:3810000円 )

      本研究では、多次元データ解析のためのテンソルベース学習法GND-PCA(一般化N次元PCA)を新たに提案した。また、GND-PCAと3次元形状正規化法を用いた臓器の統計ボリュームモデリング法を提案した。3次元形状正規化法は、形状のバリーエションを除去し、濃度値(テキスチャ)のバリーエションのみを表現できるようにするためである。また、GND-PCAは、少数サンプルによる過学習を防ぐ為に用いた。肝臓を対象に構築した統計ボリュームモデルにおいて、少数なサンプルに対してもGND-PCAを用いれば、高い汎化能力をもつ統計モデルを構築することができた。また、構築した統計ボリュームモデルが、正常と異常の識別にもきわめて有用であることを示した。

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    • ICA縮退フィルタと多重解像度フィルタを用いたIVR画像の画質改善法の開発

      日本学術振興会  科学研究費助成事業 若手研究(B) 

      韓 先花

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      2008年 - 2009年

      課題番号:20700170

      配分額:1690000円 ( 直接経費:1300000円 、 間接経費:390000円 )

      本研究では,IVR画像の画質改善および血管強調に焦点を絞り,ICA ShrinkageフィルタとMultiscaleフィルタを組み合わせた適応的(adaptive)な画質改善法の開発により,IVRの画質改善と血管強調の両方を同時に達成できる手法を開発し,その実用化を目指す.研究の成果が以下のとおりです。
      (1) IVR画像における血管信号を強調するMultiscaleフィルタを開発した;
      (2) IVR画像に適したICA Shrinkageフィルタの開発し,量子ノイズを除去した;
      ICA Shrinkageフィルタの結果とMultiscaleフィルタの結果を融合させる方法を開発し,
      画質改善(ノイズ除去)と血管強調が同時にできる手法を確立できた;
      (3) 開発したICA ShrinkageフィルタとMultiscaleフィルタ融合法が実際のIVR動画像を応用した;
      (4) DVBV法を用いた改善画像の定量評価。

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    産業財産権

    • 画像解析装置、画像登録装置および画像検索装置

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      出願番号:2008-151090 

      公開番号:4228031 

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