顕微鏡画像解析におけるU-Netの最先端調査:単純な利用から構造強化まで【JST・京大機械翻訳】

Wu Jian; Liu Wanli; Li Chen; Jiang Tao; Shariful Islam Mohammad; Sun Hongzan; Li Xiaoqi; Li Xintong; Huang Xinyu; Grzegorzek Marcin

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220461967404 整理番号：22P0289077

顕微鏡画像解析におけるU-Netの最先端調査:単純な利用から構造強化まで【JST・京大機械翻訳】

A State-of-the-art Survey of U-Net in Microscopic Image Analysis: from Simple Usage to Structure Mortification

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発行年： 2022年02月13日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月23日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

画像分析技術を用いて,病気,廃水処理,環境変化モニタリング分析,および畳み込みニューラルネットワーク(CNN)における人工伝統的方法の広告を解決し,顕微鏡画像分析において重要な役割を果たす。検出,追跡,モニタリング,特徴抽出,モデリングおよび解析における重要なステップは画像セグメンテーションであり,その中でU-Netは顕微鏡画像セグメンテーションにおいてますます応用されている。本論文は,U-Netの開発歴史を包括的にレビューし,U-Netの出現以来,様々なセグメンテーション方法の種々の研究結果を分析し,関連論文の包括的なレビューを行った。最初に,本論文は,U-Netの改良方法をまとめて,次に,画像分割技術の既存の重要性と,年にわたって導入したそれらの改良をリストアップした。最後に,種々の論文におけるU-Netの種々の改良戦略に焦点を合わせて,将来の研究を促進するために,各応用目標の関連研究を,詳細な技術的カテゴリーに従ってレビューした。研究者は,技術的発展の伝達の動力学を明確に見ることができ,この学際的分野における将来の傾向を保っている。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

医用画像処理 , 図形・画像処理一般

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