暗視野顕微鏡映像中の微生物検出と敵対的生成ネットワークを用いた訓練データの拡張

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PI19099

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: 2019/12/28

タイトル(英語): Detection of microorganisms in dark-field microscope images and augmentation method of training data using generative adversarial nets.

著者名: 畝山 勇一朗(愛媛大学),一色 正晴(愛媛大学),木下 浩二(愛媛大学),柳原 圭雄(愛媛大学)

著者名(英語): Yuichiroh Uneyama(Ehime University),Masaharu Isshiki(Ehime University),Koji Kinoshita(Ehime University),Yoshio Yanagihara(Ehime University)

キーワード: 微生物|細胞|物体検出|データ拡張|深層学習|敵対的生成ネットワーク|Microorganism|Cell|Object Detection|Data Augmentation|Deep Learning|Generative Adversarial Nets

要約(日本語): 医療や創薬の分野では細胞の機能を解明することは重要なテーマである。本論文では、ある細胞と形態、機能面でよく似た微生物の暗視野顕微鏡映像に対して、深層学習を利用し微生物の検出処理を行った。また、敵対的生成ネットワークを利用したデータセットの拡張に取り組んだ。

要約(英語): Elucidation of cell function is an important theme in the fields of medicine and drug discovery. In this paper, we performed object detection process using deep learning on dark-field microscopic images of microorganisms that resemble specific cells in shape and function. We also extended training data using generative adversarial nets.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 966 Kバイト