学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点

採択課題 【詳細】

jh200046-DAH 分散機械学習技術を用いた大規模医用画像処理の実現に向けた研究
課題代表者 大島聡史(名古屋大学 情報基盤センター)
Satoshi OHSHIMA (Information Technology Center, Nagoya University )
概要

医用画像処理の急速な高速化・高精度が進んでいる。その背景としては機械学習処理技術の発展が大きく貢献しているが、GPUに搭載されたメモリ量が少ないことが大規模な問題・複雑な問題を解くうえでの課題となっている。複数のGPUを用いた分散機械学習の研究も進められているが、大規模・高速・高精度を達成するには医用画像処理分野と高性能計算分野の連携が必要である。本研究では「CTボリュームデータの領域分割・対応付け」と「PET画像の再構成」の2つのアプリケーションについて高性能化を目指す。

関連Webページ
報告書等 研究紹介ポスター 最終報告書
業績一覧 (1) 学術論文 (査読あり)
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(6) その他(特許,プレスリリース,著書等)
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