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J-GLOBAL ID：202002280873512239   整理番号：20A0188453

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

Detection of microorganisms in dark-field microscope images and augmentation method of training data using generative adversarial nets.

著者 (4件)： 畝山勇一朗 (愛媛大) ,  一色正晴 (愛媛大) ,  木下浩二 (愛媛大) ,  柳原圭雄 (愛媛大)
資料名： 電気学会研究会資料
号： PI-19-090-105 知覚情報研究会  ページ： 43-48  発行年： 2019年12月28日 
JST資料番号： Z0924B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

シソーラス用語： *光学顕微鏡法 ,...
準シソーラス用語： *訓練データ ,...

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分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  病理検査  (GC02040S)

引用文献 (5件)：

• 橘大樹.”微生物の挙動と双方向追跡を用いた暗視野顕微鏡映像における微生物追跡手法”.愛媛大学大学院理工学研究科.2015.
• O. Ronneberger, P. Fischer, and T. Brox.“U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation”. In MICCAI, 2015.
• I. Goodfellow, J. Pouget-Abadie, M. Mirza, B. Xu, D. Warde-Farley, S. Ozair, A. Courville, and Y. Bengio.“Generative adversarial nets”. In NIPS, 2014.
• M. Mirza and S. Osindero.“Conditional generative adversarial nets”. arXiv preprint arXiv:1411.1784, 2014.
• P. Isola, J.-Y. Zhou, and A. A. Efros.“Image-to-Image translation with conditional adversarial networks”. arXiv preprint arXiv:1611.07004, 2016.

タイトルに関連する用語 (6件)： 暗視野顕微鏡 ,  映像 ,  微生物 ,  敵対的生成ネットワーク ,  訓練データ ,  拡張