CNNを用いた細胞輪郭抽出について

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS17073

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2017/03/28

タイトル(英語): Convolutional neural network for extraction of cell membrane

著者名: 片渕 小夜(長崎県立大学),吉村 元秀(長崎県立大学)

著者名(英語): Saya Katafuchi(University of Nagasaki),Motohide Yoshimura(University of Nagasaki)

キーワード: 輪郭抽出|細胞膜|深層学習|畳み込みニューラルネットワーク|contour extraction|cell membrane|Deep learning|Convolutional Neural Network

要約(日本語): 角膜内皮細胞画像はコンタクトレンズの処方や角膜手術を行うか否かの判断材料として用いられるため，画像中の細胞輪郭を高精度に抽出する必要がある．本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と呼ばれる新たな学習モデルを取り入れ，様々な大きさの細胞、特に細胞質内部に細胞膜に似た濃度起伏が多く存在する大きな細胞の細胞輪郭を高精度に検出する細胞輪郭抽出システムの構築について報告する。

要約(英語): To extract every cell contour from the cell image is indispensable for the assessment of cell condition. In this paper, we construct the CNNs for the precise cell extraction regardless to scale of the cell. We utilize software library Caffe as a Deep Learning framework. We show the effectiveness of CNNs for the contour extraction of corneal endothelial cells.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,252 Kバイト