CNN と画像分割による高解像度微生物画像分類

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PI22073

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 知覚情報研究会

発行日: 2022/12/05

タイトル(英語): High-resolution microorganisms image classification using CNN and image division

著者名: 長曽我部 崇(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): Takashi Chosokabe(Graduate School of Science and Technology, Ehime University),Masaharu Isshiki(Graduate School of Science and Technology, Ehime University),Koji Kinoshita(Graduate School of Science and Technology, Ehime University)

キーワード: 畳み込みニューラルネットワーク|深層学習|転移学習|卵保有の微生物|高解像度画像|画像分割|CNN|deep learning|fine tuning|egg-laying microorganisms|high-resolution|image division

要約(日本語): 近年、医療分野で人間の細胞と同等の機能を持つ微生物で細胞の特性を研究するなど、微生物が医療分野で活用されている。微生物を活用するためには、効率的に微生物を培養する必要があり、培養に適した微生物を検出・判別する手法が求められている。そこで本研究では、顕微鏡映像より取得した高解像度画像に対して深層学習による画像認識を適用し、卵持ちの微生物を分類することを目的とした手法を検討する。

要約(英語): In the medical field, several studies have been conducted to elucidate the characteristics of　human cells using microorganisms that have the same functions as human cells. In order to utilize microorganisms, it is necessary to cultivate microorganisms efficiently, so a method to detect and discriminate microorganisms suitable for cultivation is required. In this study, _x000D_ we apply deep learning classification to high resolution images acquired from microscopic images to examine a method for classifying egg-laying microorganisms.

本誌: 2022年12月8日-2022年12月9日知覚情報研究会

本誌掲載ページ: 61-62 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 268 Kバイト