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。

从上一年开始，我们将使用稀疏图表来考虑HGNN（SHGNN），该图表靶向具有广义图结构本身的超图神经网络（HGNN）。这是一个基于超系统的图形除法，当转换为图表表示，子图的稀疏结构以及整个结构的稀疏优化，构建了SHGNN。今年，我们已经构建了一个MRF HyperGraph Transferser，它具有Markov Random Field（MRF），以进一步改善该模型。作为一种条件，我们引入了节点和超增强物之间的马尔可波，将所有超补品视为小溪，不同的Hyperedges之间的节点遵循高斯分布，并研究了一种重建最佳超透明结构的方法。作为视觉提问 - 答案应用程序，将MRF HyperGraph Transferser应用于数据集VQA-V2，并且根据HyperGraph实现了适应性性能超过了常规方法。接下来，作为SHGNN的应用，我们接受了对人类行为的认可，并在人类骨架上构建了稀疏的超图。每个联合位点都被分配给节点，并且稀疏表示的摘录很重要，并且稀疏人类骨骼的超图。我们使用公开可用的行为识别数据集NTU-RGB+D进行了评估实验，并且比传统方法（例如Hyper-GNN和DHGCN）获得了更高的识别性能。此外，我们正在继续努力防止药房风险管理中的渎职行为，直到现在，这一直是一个紧迫的社会问题。换句话说，自2009年以来，我们已经构建了一个大约300,000个病例的数据集，用于没有导致事故的消防广告帽，并继续提取诸如使用和剂量之类的信息，以搜索消防广告帽。

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

Hyperspectral Image Classification Based on Multi-stage Vision Transformer with Stacked Samples

基于堆叠样本多级视觉变换器的高光谱图像分类

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
作者：
Wu Renjie;Kamata Sei-ichiro;Qiang Yu;Sicong Zhou;Wang Ziyu;Yawen Chen;Qihan Li;Xiaoyue Chen
通讯作者：
Xiaoyue Chen

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

DOI：
10.1109/icivc55077.2022.9887040
发表时间：
2022-07
期刊：
2022 7th International Conference on Image, Vision and Computing (ICIVC)
影响因子：
0
作者：
Sicong Zhou;S. Kamata
通讯作者：
Sicong Zhou;S. Kamata

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

Skeleton-Based Action Recognition Using Spatial-Temporal Hypergraph Networks

使用时空超图网络进行基于骨架的动作识别