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J-GLOBAL ID：202102286408909915   整理番号：21A1389565

m-SegNetに基づく実時間マルチフォーカス生物医学顕微鏡画像融合【JST・京大機械翻訳】

Real-Time Multi-Focus Biomedical Microscopic Image Fusion Based on m-SegNet

著者 (7件)： Pei Ronghao (School of Biomedical Engineering(Suzhou), Division of Life Science and Medicine, University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Fu Weiwei (School of Biomedical Engineering(Suzhou), Division of Life Science and Medicine, University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Yao Kang (School of Biomedical Engineering(Suzhou), Division of Life Science and Medicine, University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Zheng Tianli (School of Biomedical Engineering(Suzhou), Division of Life Science and Medicine, University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Ding Shangshang (School of Biomedical Engineering(Suzhou), Division of Life Science and Medicine, University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Zhang Hetong (School of Biomedical Engineering(Suzhou), Division of Life Science and Medicine, University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Zhang Yang (Suzhou Institute of Biomedical Engineering and Technology, Chinese Academy of Science, Suzhou, China)
資料名： IEEE Photonics Journal  (IEEE Photonics Journal)
巻： 13  号： 3  ページ： ROMBUNNO.8600118.1-18  発行年： 2021年 
JST資料番号： W2436A  ISSN： 1943-0655  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 活性レベル測定と融合規則は画像融合の2つの重要因子である。ニューラルネットワークに基づく融合法では,画像を小ブロックに分割し,各ブロックの鋭さを予測することにより,活動レベル測定を実現した。次に,グローバル決定グラフ誘導融合を,予測結果に従って発生させた。しかし,これらの2つのタスクは本質的に直列であり,満足な融合性能を達成しながら同時にそれらを完了するのを困難にする。したがって,新しいマルチフォーカス顕微鏡画像融合法を,全焦点画像を生成するために,異なる集束面から複数の組織学的顕微鏡画像を高速に融合するために本論文で提案した。改良SegNetネットワークを用いて,非集中領域を検出した。2つ以上の画像が融合に必要であることを考慮して,並列融合戦略を提案し,ペアワイズ決定グラフの代わりに多重画像に基づく明確な融合画像を生成した。畳み込みニューラルネットワークと比較して,提案したネットワークは,より良い表現能力を持ち,より正確な融合決定を提供するために,最も理想的な特徴を抽出,融合することができた。従来のSegnetネットワークと比較して,それは軽量であり,それは大いに計算速度を改良して,リアルタイム融合を達成した。Copyright 2021 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】

シソーラス用語： 集束 ,  *ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  レベル測定 ,  多重化 ,  計算機処理速度
準シソーラス用語： *画像融合 ,  *生物医学 ,  融合画像 ,  *顕微鏡画像 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 実時間 ,  マルチ ,  フォーカス ,  生物医学 ,  顕微鏡画像 ,  融合