誤りを含む教師データを用いたCNNによる細胞粒子検出の精度低下の検証

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-103

グループ名: 【全国大会】平成29年電気学会全国大会論文集

発行日: 2017/03/05

タイトル(英語): Verification of Accuracy Drop on Cell Particle Detection by CNN Using Training Data Including Errors

著者名: 西田 賢志郎(名城大学),堀田 一弘(名城大学)

著者名(英語): Kenshiro Nishida(Meijo University),Kazuhiro Hotta(Meijo University)

キーワード: 物体検出|深層学習|細胞粒子検出

要約(日本語): 本論文では，実用を想定してConvolutional Neural Networkを用いた細胞粒子検出の提案手法を評価する．細胞画像の正解データは専門家の手作業によって得られるため，誤りやバラつきが生じることが想定される．そこで本研究では，粒子の位置座標をラベル付けした場合に数画素のズレが生じた場合に対する影響を検証した．正解データの誤りに対する精度の影響が小さければ，実用化に向けて大きな利点となる．評価実験では正解座標に3つの異なる誤りを人為的に加え，提案手法と2クラス識別器による手法の精度比較を行った．F値とその低下率により比較を行った所，2クラス識別器による検出法より提案手法の影響が低いことを確認した．

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 946 Kバイト