オートエンコーダと小領域分割によるボリュームデータ圧縮手法の提案

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC17-4

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): Proposal of Volume Data Compression Method  Using Auto Encoder and Small Region Segmentation 

著者名: 岡田 大輝（愛媛大学）,一色 正晴（愛媛大学）,木下 浩二（愛媛大学）

著者名(英語): Daiki Okada (Ehime Univversity),Masaharu Isshiki (Ehime Univversity),Koji Kinoshita (Ehime Univversity)

キーワード: オートエンコーダ|ボリュームデータ|Autoencoder|Volumetric data

要約(日本語): 高性能な計算機によるシミュレーションや，3次元4次元の蛍光像を得られる顕微鏡により大量のボリュームデータの取得が可能となっている．しかしながら，このようなボリュームデータはストレージやネットワーク帯域といった計算機資源を圧迫してしまう問題がある．また，可視化や解析を行う際，処理に時間がかかってしまい研究のボトルネックになる問題もある．本研究ではボリュームデータをオートエンコーダにより圧縮する手法について検討を行う．オートエンコーダは機械学習による重みで圧縮を行う．エンコーダ部とデコータ部の2つに分かれており，エンコーダ部で圧縮したデータをデコーダ部でもとに戻す． 圧縮率向上や処理に必要なメモリ量削減のため，小領域と閾値を使用した手法を提案する他，圧縮率が可変のモデルの使用についても検討を行う．更に，可視化についても検討を行う．