プラナリアの反応分類のための人工動画データによる事前学習

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS4-2-2

グループ名: 【C】2024年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2024/08/28

タイトル(英語): Pretraining by the Artificial Video Data for Classification of Planarian Responses

著者名: 葛城 玲弥（岡山大学）,下條 研輔（California Institute of Technology）,下條 英子（California Institute of Technology）,下條 信輔（California Institute of Technology）,明石 卓也（岡山大学）

著者名(英語): Reiya Katsuragi (Okayama University),Kensuke Shimojo (California Institute of Technology),Eiko Shimojo (California Institute of Technology),Shinsuke Shimojo (California Institute of Technology),Takuya Akashi (Okayama University)

キーワード: 深層学習|動画分類|データ生成|事前学習|deep learning|video classification|data generation|pretraining

要約(日本語): 深層学習を用いたプラナリアの反応分類は，生物学的な研究における客観的な評価のために重要である．深層学習を用いた動画分類モデルの学習には，大量の訓練用データが必要になるが，プラナリアは生物であり，繰り返し刺激を与えることで弱ってしまうため，大量のデータの収集は困難である．一方で，深層学習を用いた分類モデルの訓練には，一般的に大規模データセットで事前学習したモデルを転移学習やファインチューニングなどにより，他のタスクに適用させる方法がある．しかし，動画分類においてドメインが異なるデータセットで事前学習したモデルをファインチューニングした場合に精度が低下するといった事例がある．そこで，本研究では人工的に疑似的なプラナリアの反応動画を生成し，この人工動画データを分類モデルの事前学習に利用することが可能であるか検証する．