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| ■論文No. |
PI23084 |
| ■ページ数 |
6ページ |
■発行日
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2023/12/24 |
| ■タイトル |
U-Netを用いた微生物の卵領域のセマンティックセグメンテーションによる微生物内の卵の存在判定手法 |
| ■タイトル(英語) |
Semantic Segmentation and Area Thresholds in Microorganism Egg Detection Using U-Net |
| ■著者名 |
長曽我部 崇(愛媛大学),一色 正晴(愛媛大学),木下 浩二(愛媛大学) |
| ■著者名(英語) |
Takashi Chosokabe(Graduate School of Science and Engineering, Ehime University),Masaharu Isshiki(Graduate School of Science and Engineering, Ehime University),Koji Kinoshita(Graduate School of Science and Engineering, Ehime University) |
| ■価格 |
会員 ¥220 一般 ¥330 |
| ■書籍種類 |
研究会(論文単位) |
| ■グループ名 |
【C】電子・情報・システム部門 知覚情報研究会 |
| ■本誌 |
2023年12月27日-2023年12月28日知覚情報研究会
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| ■本誌掲載ページ |
11-16ページ |
| ■原稿種別 |
日本語 |
| ■電子版へのリンク |
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| ■キーワード |
深層学習|Ｕ−Ｎｅｔ|セマンティックセグメンテーション|微生物|卵|画像処理|Deep Learning|U-Net|Semantic Segmentation|Microorganisms|Egg|Image Processing |
| ■要約(日本語) |
近年，医療分野で人間の細胞と同等の機能を持つ微生物で細胞の特性を研究するなど，微生物が活用されている。微生物を活用するためには，効率的に微生物を培養する必要があり，培養に適した微生物を検出・判別する手法が求められている。そこで本研究では，微生物の画像に対してU-Netモデルで卵領域をセグメント化した。さらに，卵領域の面積がしきい値以上か否かによって微生物の卵の存在判定を行った。 |
| ■要約(英語) |
Several studies in the medical field use microorganisms with similar functions as human cells to understand human cells. To use these microorganisms efficiently, a method to detect and identify suitable microorganisms for cultivation is needed. In this study, we employed the U-Net model for semantic segmentation to identify egg regions in images of microorganisms. |
| ■版 型 |
A4 |
| ■PDFファイルサイズ |
1,072Kバイト |
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