スパース・ハイパーグラフネットワークによる画像認識および検索と調剤過誤防止応用

稀疏超图网络图像识别与搜索及防分配错误应用

基本信息

批准号：
21K11946
负责人：
鎌田清一郎
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Waseda University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21K11946/
关键词：
スパース・ハイパーグラフネットワークスパースグラフ表現視覚的質問応答マルコフ確率場行動認識調剤過誤防止ヒアリハットスペクトルフィルタ顔画像認識スパースハイパーグラフグラフニューラルネットワーク薬学リスクマネージメント

项目摘要

前年度に引き続き、グラフ構造そのものを一般化したハイパーグラフニューラルネットワーク（ＨＧＮＮ）を対象として、スパースグラフ表現によるＨＧＮＮ（ＳＨＧＮＮ）を検討している。これは、グラフ表現へ変換する際にハイパーエッジに基づくグラフ分割を行い、サブグラフのスパース構造化そして全体をスパース最適化することで、ＳＨＧＮＮの構築を図ったものである。今年度は、このモデルをさらに改善するため、マルコフ確率場(ＭＲＦ)を導入したＭＲＦハイパーグラフＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒを構築した。条件としては、ノードやハイパーエッジ間でマルコフ性を導入し、すべてのハイパーエッジをクリークとして扱い、異なるハイパーエッジ間のノードはガウス分布に従うものとし、最適なハイパーグラフ構造に再構築する方法を検討した。視覚的質問応答応用としてデータセットＶＱＡーｖ２に対してＭＲＦハイパーグラフＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒを適用した結果、ハイパーグラフに基づく従来手法を越える適合性能を得ることができた。次に、ＳＨＧＮＮの応用として人物の行動認識を取り上げ、人物スケルトンに対して、スパース・ハイパーグラフの構築を行った。各関節部位をノードに割り当て、スパース表現によりどの連結が重要かを抽出し、人物スケルトンのハイパーグラフをスパース化するものである。公開されている行動認識データセットNTU-RGB+D等を用いた評価実験を行い、従来手法のＨｙｐｅｒ－ＧＮＮやＤＨＧＣＮなどに比べて高い識別性能を達成した。さらに、これまで緊急の社会問題となっている薬学リスクマネジメントにおける調剤過誤防止に引き続き取り組んでいる。すなわち事故に繋がらないヒアリハットの2009年分から蓄積した約30万件の事例データセットを構築し、ヒアリハット検索を行うための用法用量などの情報抽出を継続して行っている。

继续去年，我们正在考虑泛化图结构本身的超图神经网络（HGNN），以及基于稀疏图表示的 HGNN（SHGNN）。这是一种尝试，通过在转换为图表示时进行基于超边的图划分、创建子图的稀疏结构以及对整个图进行稀疏优化来构建SHGNN。今年，为了进一步改进这个模型，我们构建了一个 MRF 超图 Transformer，引入了马尔可夫随机场（MRF）。条件是在节点和超边之间引入马尔可夫性质，将所有超边视为团，假设不同超边之间的节点服从高斯分布，并考虑重构最优超图结构的方法。将 MRF 超图 Transformer 作为视觉问答应用程序应用于数据集 VQA-v2 的结果是，我们能够获得超越基于超图的传统方法的匹配性能。接下来，我们将人类行为识别作为SHGNN的应用，并构建了人体骨骼的稀疏超图。该方法将每个关节部分分配给一个节点，使用稀疏表示提取哪些连接是重要的，并使人体骨骼的超图稀疏。我们使用公开的行为识别数据集NTU-RGB+D进行了评估实验，取得了比Hyper-GNN和DHGCN等传统方法更高的识别性能。此外，我们继续努力防止药品风险管理中的配药错误，这已成为一个紧迫的社会问题。换句话说，我们创建了自2009年以来约30万起未引发事故的火灾警报案例的数据集，并正在继续提取使用情况和剂量等信息，用于火灾警报搜索。

项目成果

期刊论文数量（0）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Transformer And Node-Compressed Dnn Based Dual-Path System For Manipulated Face Detection

DOI：
10.1109/icip42928.2021.9506222
发表时间：
2021-09
期刊：
2021 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
影响因子：
0
作者：
Zhengbo Luo;S. Kamata;Zitang Sun
通讯作者：
Zhengbo Luo;S. Kamata;Zitang Sun

ADHD Classification With Low-Frequency Fluctuation Feature Map Based on 3D CBAMe

DOI：
10.1145/3563737.3563749
发表时间：
2022-08
期刊：
Proceedings of the 7th International Conference on Biomedical Signal and Image Processing
影响因子：
0
作者：
Lihua Su;Sei-ichiro Kamata
通讯作者：
Lihua Su;Sei-ichiro Kamata

Near-Infrared Image Colorization with Weighted UNet++ and Auxiliary Color Enhancement GAN