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J-GLOBAL ID：202202222012313972   整理番号：22A0906203

生物医学インスタンスセグメンテーションのための輪郭提案ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Contour proposal networks for biomedical instance segmentation

著者 (8件)： Upschulte Eric (Institute of Neuroscience and Medicine (INM-1), Research Centre Juelich, Wilhelm-Johnen-Str., Juelich 52428, Germany) ,  Upschulte Eric (Helmholtz AI, Research Centre Juelich, Wilhelm-Johnen-Str., Juelich 52428, Germany) ,  Harmeling Stefan (Institute of Computer Science, Heinrich Heine University Duesseldorf, Universitaetsstr. 1, Duesseldorf 40225, Germany) ,  Amunts Katrin (Institute of Neuroscience and Medicine (INM-1), Research Centre Juelich, Wilhelm-Johnen-Str., Juelich 52428, Germany) ,  Amunts Katrin (Cecile & Oscar Vogt Institute for Brain Research, University Hospital Duesseldorf, Heinrich Heine University Duesseldorf, Merowingerplatz 1A, Duesseldorf 40225, Germany) ,  Dickscheid Timo (Institute of Neuroscience and Medicine (INM-1), Research Centre Juelich, Wilhelm-Johnen-Str., Juelich 52428, Germany) ,  Dickscheid Timo (Helmholtz AI, Research Centre Juelich, Wilhelm-Johnen-Str., Juelich 52428, Germany) ,  Dickscheid Timo (Institute of Computer Science, Heinrich Heine University Duesseldorf, Universitaetsstr. 1, Duesseldorf 40225, Germany)
資料名： Medical Image Analysis  (Medical Image Analysis)
巻： 77  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3156A  ISSN： 1361-8415  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ここでは,Fourier記述子に基づく固定サイズの表現を用いて,閉じた物体輪郭を同時にフィッティングしながら,画像中におそらく重複するオブジェクトを検出する,Contour Proposalネットワーク(CPN)と呼ばれるオブジェクトインスタンスセグメンテーションのための概念的に単純なフレームワークを提案した。CPNは,最先端のオブジェクト検出アーキテクチャをバックボーンネットワークとして組み込むことができる。異なるバックボーンネットワークを持つCPNモデルを構築し,それらを異なるモダリティからのデータセットにおける細胞のインスタンスセグメンテーションに適用した。実験では,CPNは,例えばセグメンテーション精度においてU-Net,Mask R-CNNおよびStarDistより優れている。実時間応用に適した実行時間を持つ変形を示した。訓練されたモデルは,細胞型の異なるドメインにわたってよく一般化された。フレームワークの主な仮定は閉じた物体輪郭であるので,それはまた,生物医学領域を超えた広範囲の検出問題に適用可能である。PyTトーチにおけるモデルアーキテクチャの実装は自由に利用可能である。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 検出 ,  *セグメンテーション ,  *ネットワーク ,  画像 ,  基幹回線 ,  トーチ ,  モデル ,  問題 ,  輪郭 ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： モダリティ ,  実行時間 ,  物体検出 ,  *生物医学 ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 細胞検出 ,  細胞セグメンテーション ,  オブジェクト検出 ,  CPN

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

タイトルに関連する用語 (5件)： 生物医学 ,  インスタンス ,  セグメンテーション ,  輪郭 ,  提案