| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2022-02-22 15:20
画像注視時の脳活動信号を用いた圧縮再構成ネットワークに基づく視覚認知内容の推定に関する検討
○東 孝明・前田圭介・小川貴弘・長谷山美紀（北大） |
| 抄録 |
（和） |
本稿では，画像注視時に取得される脳活動信号を用いた，注視画像の再構成に関する検討を行う．具体的に，注視画像を再構成可能な圧縮再構成ネットワークを構築し，中間層から潜在変数として取得される画像の圧縮表現を脳活動信号を用いて推定可能とすることで，圧縮再構成ネットワークのデコーダによる注視画像の再構成を実現する．さらに，提案手法では多入出力な圧縮再構成ネットワークを構築し，注視画像に加え，注視画像から得られる画像特徴量も再構成可能とすることで，画像の意味的な情報を考慮した潜在変数の抽出を可能とする．画像の意味的な情報の考慮により，脳活動信号からの潜在変数の推定精度およびデコーダによる画像再構成精度の向上が期待できる． |
| （英） |
In this paper, we propose a method to reconstruct a perceived image using brain signals obtained during gazing images. Specifically, a compressive reconstruction network, which can reconstruct a perceived image, is constructed. We estimate the compressed representation of the perceived image obtained as latent variables from brain signals, and the decoder of the compressive reconstruction network can reconstruct the perceived image. Furthermore, in our method, we construct a multimodal compressive reconstruction network that can reconstruct not only a perceived image but also visual features of the image. Then, latent variables considering semantic information of the perceived image can be extracted. By taking account of semantic information of the perceived image, it is expected to improve both the estimation accuracy of the compressed representation and the reconstruction accuracy of the perceived image. |
| キーワード |
（和） |
brain decoding / functional magnetic resonance imaging / convolutional neural network / 機械学習 / multimodal VAE / / / |
| （英） |
brain decoding / functional magnetic resonance imaging / convolutional neural network / machine learning / multimodal VAE / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 46, no. 6, ME2022-53, pp. 349-353, 2022年2月. |
| 資料番号 |
ME2022-53 |
| 発行日 |
2022-02-14 (MMS, ME, AIT) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 Online edition: ISSN 2424-1970 |
| PDFダウンロード |
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| 研究会情報 |
| 研究会 |
AIT ME MMS IEICE-IE IEICE-ITS |
| 開催期間 |
2022-02-21 - 2022-02-22 |
| 開催地（和） |
オンライン開催 |
| 開催地（英） |
online |
| テーマ（和） |
画像処理、一般 |
| テーマ（英） |
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| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
ME |
| 会議コード |
2022-02-AIT-ME-MMS-IE-ITS |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル（和） |
画像注視時の脳活動信号を用いた圧縮再構成ネットワークに基づく視覚認知内容の推定に関する検討 |
| サブタイトル（和） |
|
| タイトル（英） |
A Note on Perceived Visual Content Estimation Based on Compressed Reconstruction Network Using Brain Signals While Gazing on Images |
| サブタイトル（英） |
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| キーワード(1)（和/英） |
brain decoding / brain decoding |
| キーワード(2)（和/英） |
functional magnetic resonance imaging / functional magnetic resonance imaging |
| キーワード(3)（和/英） |
convolutional neural network / convolutional neural network |
| キーワード(4)（和/英） |
機械学習 / machine learning |
| キーワード(5)（和/英） |
multimodal VAE / multimodal VAE |
| キーワード(6)（和/英） |
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| キーワード(7)（和/英） |
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| キーワード(8)（和/英） |
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| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） |
東 孝明 / Takaaki Higashi / ヒガシ タカアキ |
| 第1著者 所属（和/英） |
北海道大学 (略称： 北大)
Hokkaido University (略称： Hokkaido University) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） |
前田 圭介 / Keisuke Maeda / マエダ ケイスケ |
| 第2著者 所属（和/英） |
北海道大学 (略称： 北大)
Hokkaido University (略称： Hokkaido University) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
小川 貴弘 / Takahiro Ogawa / オガワ タカヒロ |
| 第3著者 所属（和/英） |
北海道大学 (略称： 北大)
Hokkaido University (略称： Hokkaido University) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） |
長谷山 美紀 / Miki Haseyama / ハセヤマ ミキ |
| 第4著者 所属（和/英） |
北海道大学 (略称： 北大)
Hokkaido University (略称： Hokkaido University) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第34著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第36著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2022-02-22 15:20:00 |
| 発表時間 |
15分 |
| 申込先研究会 |
ME |
| 資料番号 |
MMS2022-28, ME2022-53, AIT2022-28 |
| 巻番号（vol） |
vol.46 |
| 号番号（no） |
no.6 |
| ページ範囲 |
pp.349-353 |
| ページ数 |
5 |
| 発行日 |
2022-02-14 (MMS, ME, AIT) |
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