文献

J-GLOBAL ID：202002223661775463   整理番号：20A1124969

4D顕微鏡画像における有糸分裂細胞検出のための3Dアンカーを用いたエンドツーエンドCNNおよびLSTMネットワークと複数GPU上でのその並列実装【JST・京大機械翻訳】

An end-to-end CNN and LSTM network with 3D anchors for mitotic cell detection in 4D microscopic images and its parallel implementation on multiple GPUs

著者 (10件)： Kitrungrotsakul Titinunt (Graduate School of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University, Shiga, Japan) ,  Han Xian-Hua (Faculty of Science, Yamaguchi University, Yamaguchi, Japan) ,  Iwamoto Yutaro (Graduate School of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University, Shiga, Japan) ,  Takemoto Satoko (Center for Advanced Photonics, RIKEN, Wako, Japan) ,  Yokota Hideo (Center for Advanced Photonics, RIKEN, Wako, Japan) ,  Ipponjima Sari (Research Institute for Electronic Science, Hokkaido University, Sapporo, Japan) ,  Nemoto Tomomi (Research Institute for Electronic Science, Hokkaido University, Sapporo, Japan) ,  Xiong Wei (Institute for Infocomm Research, A*Star, Singapore, Singapore) ,  Chen Yen-Wei (Graduate School of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University, Shiga, Japan) ,  Chen Yen-Wei (The Zhejiang Lab, Hangzhou, China)
資料名： Neural Computing & Applications  (Neural Computing & Applications)
巻： 32  号： 10  ページ： 5669-5679  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0703A  ISSN： 0941-0643  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 有糸分裂イベントの検出と観察は,細胞の挙動を研究するためのキーであり,様々な疾患を調べるために使用される。既存のセル検出法を,時系列を有する二次元画像上で実行した。しかしながら,有糸分裂および正常細胞の複雑性および有糸分裂の配向は,2D法を用いると,高い偽陽性を生じる。一方,3D法は2D法よりも高い性能を発揮できるが,訓練データの限界によりオーバーフィッティングの問題に直面する。これらの問題により,情報時間シーケンスを抽出し,最終的な有糸分裂検出のための空間情報を収集するために,3Dアンカーと組み合わせた,畳込み長い短期記憶を有する2.5次元畳込みニューラルネットワークを提案した。さらに,検出時間を高速化するために,多重GPU上の並列モデルを用いた方法を提案した。最先端の方法と比較して,著者らの方法は高精度に達することができて,また,検出時間による再現率は,4GPUに関する並列モデルの使用によって,約1.9倍の速度であった。Copyright Springer-Verlag London Ltd., part of Springer Nature 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 畳込み ,  *有糸分裂 ,  多重化 ,  検出法 ,  *エンドツーエンド方式 ,  二次元 ,  *三次元 ,  高速化 ,  複雑性 ,  高精度 ,  2.5次元 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  地理空間情報
準シソーラス用語： 空間情報 ,  二次元画像 ,  *並列実装 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 有糸分裂検出 ,  4D顕微鏡データ ,  3Dアンカー ,  並列計算マルチGPU

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (10件)： 顕微鏡画像 ,  有糸分裂 ,  細胞 ,  3D ,  アンカー ,  エンドツーエンド ,  CNN ,  LSTMネットワーク ,  GPU ,  並列実装