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公開番号2025166634
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-11-06
出願番号2024070804
出願日2024-04-24
発明の名称予測プログラム、訓練プログラム、予測方法、訓練方法および情報処理装置
出願人富士通株式会社,国立研究開発法人理化学研究所
代理人弁理士法人酒井国際特許事務所
主分類G06N 3/0455 20230101AFI20251029BHJP(計算;計数)
要約【課題】ノイズ除去の性能を向上させること。
【解決手段】情報処理装置は、時間経過に伴う変化を含み且つノイズを含んだ複数のデータを訓練データとして、基準タイミングのデータと、時間経過の情報とを入力した場合の出力が、時間経過の情報に対応するタイミングのデータに近づくように訓練された自己符号化器に、基準タイミングのデータと、時間経過の情報として基準タイミングを示す情報とを入力した場合の出力を、入力された基準タイミングのデータに対応するノイズ無しデータとして予測する。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
時間経過に伴う変化を含み且つノイズを含んだ複数のデータを訓練データとして、基準タイミングのデータと、時間経過の情報とを入力した場合の出力が、時間経過の情報に対応するタイミングのデータに近づくように訓練された自己符号化器に、前記基準タイミングのデータと、時間経過の情報として前記基準タイミングを示す情報とを入力した場合の出力を、入力された前記基準タイミングのデータに対応するノイズ無しデータとして予測する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする予測プログラム。
続きを表示（約 1,800 文字）【請求項２】
前記予測する処理は、インデックス毎に、前記基準タイミングのデータと、時間経過の情報として基準タイミングを示す情報との組を、前記自己符号化器に入力し、前記自己符号化器の出力の平均値を、前記ノイズ無しデータとして予測することを特徴とする請求項１に記載の予測プログラム。
【請求項３】
時間経過に伴う変化を含み且つノイズを含んだ複数のデータを訓練データとして取得し、
前記訓練データに含まれる基準タイミングのデータと、時間経過の情報とを入力した場合の出力が、時間経過の情報に対応するタイミングのデータに近づくように自己符号化器を訓練する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする訓練プログラム。
【請求項４】
前記訓練データに含まれる複数のデータに更にノイズを加え、更にノイズを加えた前記複数のデータの第１平均値を算出し、前記基準タイミングのノイズの加えられたデータと、時間経過の情報との複数の組みを前記自己符号化器に入力した場合の出力の第２平均値と、前記第１平均値とが近づくように、前記自己符号化器を訓練する処理を更にコンピュータに実行させることを特徴とする請求項３に記載の訓練プログラム。
【請求項５】
前記自己符号化器は、複数の復号器を有し、
前記訓練データを複数のグループに分類し、あるグループに属する前記基準タイミングのデータと、時間経過の情報とを入力した場合の出力であって、前記複数の復号器のうち、前記あるグループに対応する復号器からの前記出力が、時間経過の情報に対応するタイミングのデータに近づくように前記自己符号化器を訓練する処理を更にコンピュータに実行させることを特徴とする請求項３に記載の訓練プログラム。
【請求項６】
前記訓練データを基にして複数のタスクを作成し、前記複数のタスクのうち、第１タスクと、前記第１タスクに類似する複数のタスクを用いて、前記自己符号化器を事前学習することで、前記自己符号化器の初期パラメータを特定し、前記初期パラメータと、前記第１タスクとを用いて、前記自己符号化器を訓練する処理を更にコンピュータに実行させることを特徴とする請求項３に記載の訓練プログラム。
【請求項７】
時間経過に伴う変化を含み且つノイズを含んだ複数のデータを訓練データとして、基準タイミングのデータと、時間経過の情報とを入力した場合の出力が、時間経過の情報に対応するタイミングのデータに近づくように訓練された自己符号化器に、前記基準タイミングのデータと、時間経過の情報として前記基準タイミングを示す情報とを入力した場合の出力を、入力された前記基準タイミングのデータに対応するノイズ無しデータとして予測する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする予測方法。
【請求項８】
時間経過に伴う変化を含み且つノイズを含んだ複数のデータを訓練データとして取得し、
前記訓練データに含まれる基準タイミングのデータと、時間経過の情報とを入力した場合の出力が、時間経過の情報に対応するタイミングのデータに近づくように自己符号化器を訓練する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする訓練方法。
【請求項９】
時間経過に伴う変化を含み且つノイズを含んだ複数のデータを訓練データとして、基準タイミングのデータと、時間経過の情報とを入力した場合の出力が、時間経過の情報に対応するタイミングのデータに近づくように訓練された自己符号化器に、前記基準タイミングのデータと、時間経過の情報として前記基準タイミングを示す情報とを入力した場合の出力を、入力された前記基準タイミングのデータに対応するノイズ無しデータとして予測する、
処理を実行する制御部を有する情報処理装置。
【請求項１０】
時間経過に伴う変化を含み且つノイズを含んだ複数のデータを訓練データとして取得し、
前記訓練データに含まれる基準タイミングのデータと、時間経過の情報とを入力した場合の出力が、時間経過の情報に対応するタイミングのデータに近づくように自己符号化器を訓練する、
処理を実行する制御部を有する情報処理装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、予測プログラム等に関する。
続きを表示（約 1,800 文字）【背景技術】
【０００２】
所定の状況下において、ある期間、対象のデータを取得（撮影、録音等）する場合、時間経過でクリーンデータが変性し、かつ、変性したデータに更にノイズが含まれる場合がある。以下の説明では、時間経過に伴う変化を含み且つノイズを含んだデータを「変性有ノイズ付データ」を表記する。
【０００３】
変性有ノイズ付データのノイズを除去する技術として、深層学習を利用する従来技術がある。たとえば、従来技術では、動画データから画像ペアを指定し、指定した画像ペアを用いて、学習モデルを訓練する。かかる従来技術では、訓練済みの学習モデルに、変性有ノイズ付データを入力して、クリーンデータを推定する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
J. Xu,E. Adalsteinsson, Deformed2Self: Self-supervised denoising for dynamic medical imaging, in: Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention － MICCAI 2021, Springer International Publishing, Cham,2021, pp. 25－35.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述した従来技術では、ノイズ除去の性能が悪いという問題がある。また、従来技術では、ノイズ除去性能に関する統計的保証も明らかにされていない。
【０００６】
１つの側面では、本発明は、ノイズ除去の性能を向上させることができる予測プログラム、訓練プログラム、予測方法、訓練方法および情報処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
第１の案では、コンピュータが次の処理を実行する。コンピュータは、時間経過に伴う変化を含み且つノイズを含んだ複数のデータを訓練データとして、基準タイミングのデータと、時間経過の情報とを入力した場合の出力が、時間経過の情報に対応するタイミングのデータに近づくように訓練された自己符号化器に、基準タイミングのデータと、時間経過の情報として基準タイミングを示す情報とを入力した場合の出力を、入力された基準タイミングのデータに対応するノイズ無しデータとして予測する。
【発明の効果】
【０００８】
ノイズ除去の性能を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
図１は、訓練データを説明するための図である。
図２は、本実施例１に係る自己符号化器を訓練する処理を説明するための図である。
図３は、本実施例１に係る情報処理装置の構成を示す機能ブロック図である。
図４は、本実施例１に係る訓練時の処理手順を示すフローチャートである。
図５は、本実施例１に係る予測時の処理手順を示すフローチャートである。
図６は、本実施例２に係る自己符号化器を訓練する処理を説明するための図である。
図７は、本実施例２に係る情報処理装置の構成を示す機能ブロック図である。
図８は、本実施例２に係る訓練時の処理手順を示すフローチャートである。
図９は、本実施例２に係る予測時の処理手順を示すフローチャートである。
図１０は、複数のタスクを作成する処理を説明するための図である。
図１１は、本実施例３に係る自己符号化器を訓練する処理を説明するための図である。
図１２は、本実施例３に係る情報処理装置の構成を示す機能ブロック図である。
図１３は、本実施例３に係る訓練時の処理手順を示すフローチャートである。
図１４は、本実施例の情報処理装置と同様の機能を実現するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、本願の開示する予測プログラム、訓練プログラム、予測方法、訓練方法および情報処理装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。
【実施例】
（【００１１】以降は省略されています）

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