深層学習アプローチによる木部血管セグメンテーション:最初の観察【JST・京大機械翻訳】

Garcia-Pedrero Angel; Garcia-Cervigon Ana; Caetano Cristina; Calderon-Ramirez Saul; Olano Jose M.; Gonzalo-Martin Consuelo; Lillo-Saavedra Mario; Garcia-Hidalgo Miguel

文献

J-GLOBAL ID：201802234488996902 整理番号：18A1774094

深層学習アプローチによる木部血管セグメンテーション:最初の観察【JST・京大機械翻訳】

Xylem Vessels Segmentation Through a Deep Learning Approach: a First Look

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著者 (8件)： , , , , , , ,
資料名：
巻： 2018 号： IWOBI ページ： 1-9 発行年： 2018年
JST資料番号： W2441A 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

木部は植物の根から水と溶解鉱物を運び,物理的支持を提供する維管束組織である。木部に存在する最も重要な細胞は血管と呼ばれる。これらのセルは,樹木を通して水を運ぶ長いパイプを形成するように配置されている。木部血管の同定,計数およびその後の特性化は,樹木の健康と気候条件との関係を監視するために不可欠である。自動および半自動画像処理ツールは,細胞レベルで木部の構造を分析するために利用可能であるが,それらは通常,最適セグメンテーションを得るためにエキスパートの監視を必要とし,それを非常に時間のかかるプロセスにする。この限界を克服するために,概念的ニューラルネットワークモデルを用いて,木部血管を分割するために,23の枝断面のデジタル画像を処理した。得られた結果を,他の2つの古典的方法,Otsuの閾値法,およびChan-Veseセグメンテーションアルゴリズムとして知られているアクティブ輪郭法と比較した。得られた結果は,従来の方法が不満足な結果を得る傾向がある画像の不均一照明のような側面を克服するための畳込みニューラルネットワークの可能性を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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図形・画像処理一般

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