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J-GLOBAL ID：201802264861230221   整理番号：18A0537405

高速R CNNに基づく顕微鏡細胞検出【Powered by NICT】

Faster R-CNN based microscopic cell detection

著者 (6件)： Yang Su (College of Computer Science, Chongqing University Chongqing, 400030 China) ,  Fang Bin (College of Computer Science, Chongqing University Chongqing, 400030 China) ,  Tang Wei (College of Computer Science, Chongqing University Chongqing, 400030 China) ,  Wu Xuegang (College of Computer Science, Yangtze Normal University, Chongqing 408100 China) ,  Qian Jiye (State Grid Chongqing Electric, Power Co. Electric Power, Research Institute Chongqing 401123 China) ,  Yang Weibin (College of Automation, Chongqing University, Chongqing 400030 China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SPAC  ページ： 345-350  発行年： 2017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)

抄録/ポイント： 顕微鏡画像の自動解析は,医用画像処理の重要な課題であり,細胞検出は重要な部分である。しかし,異なるサイズと形状,また細胞間接着のために,細胞を検出と位置決め正確に非常に困難な課題であると思われる。本研究では,細胞検出に,最近多くの公共データセット上で驚くべき性能を示している,より高速なR CNNを適用し調べた。高速R CNNは,セグメンテーションと分類の両方を含んでいる。高速R CNNモデルを訓練することにより,一連の実験を達成した。実験結果は,高速R CNNは顕微鏡画像のほとんどすべての細胞を検出できることを示した。提案したセル検出器は,検出性能を改善しており,容易な実装と時間を節約できた。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 形態 ,  検出器 ,  細胞接着 ,  位置決め ,  セグメンテーション ,  *高速度 ,  *顕微鏡
準シソーラス用語： 検出能 ,  医用画像処理 ,  顕微鏡画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： CNN ,  顕微鏡 ,  細胞