Pigeons (Columba livia) as Trainable Observers of Pathology and Radiology Breast Cancer Images
Pathologists and radiologists spend years acquiring and refining their medically essential visual skills, so it is of considerable interest to understand how this process actually unfolds and what image features and properties are critical for accurate diagnostic performance. Key insights into human behavioral tasks can often be obtained by using appropriate animal models. We report here that pige
最高99％の正答率、ハトによる乳がんの発見方法が開発される
米アイオワ大学は11月18日、断層撮影画像から乳がんの病巣を発見するのにハトが使えることを発見した。 乳がんはX線マンモグラフィーなどによる定期検診で発見できるものの、早期の乳がんは経験を積んだ医者にとっても診断が難しく、専門の訓練を必要とされるほど。一方、鳥類の視力は上空から草むらの上にいる小さな昆虫を見つけるなど、単に視力が良いだけではなく、思いもよらないほどの画像解析能力を発揮することがある。 研究では、8羽のハト（Columba livia）をケージに入れ、乳がんの病理学サンプル画像をスライドで映写。腫瘍画像をつついたときには餌が与えられるという訓練を施した。さまざまな乳がんのサンプル画像を用いてトレーニングを行なったところ、ハトたちは15日間で平均85％の正答率を記録した。また、とくに成績の良かった4羽は30日後に最高99％の正答率を出したという。
画像補完技術による衣服の除去 - ぱろすけ's website
概要 画像補完技術とは画像の欠損部分をそれらしく埋め合わせる技術のことをいう。この技術は古くから職人技として知られ、傷んだ写真の修復や写真からのトロツキーの除去などに広く用いられてきた。 近年では画像補完を自動的に行う技術の発展が目覚ましい。Hays らは、風景画像の欠損部分に合う画像を風景画像データベースから検索することで、風景画像の一部をまったく違う（しかし見た目には自然な）風景画像へと置き換えることに成功している。このような外部画像データベースを用いる手法は一種の「脳内補完」として機能しているといえる。 ところで、一般に「脳内補完」の主要な適用先は着衣状態の無着衣化である。彼らの手法のうち、風景画像データベースを裸体画像データベースへと置き換えることで、着衣画像の裸体化が行えることが期待される。 本プロジェクトでは上記着想の実装を行い、その実験結果を示す。 なお、本プロジェクトページ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
