ニューロンセグメンテーションにおけるマルチドメイン学習による汎化性能の改善

情報処理学会

この論文をさがす

説明

脳全体における神経回路のマッピングの研究であるコネクトミクスにおいて、脳の電子顕微鏡画像から各ニューロンを識別することが重要である。深層学習によるニューロンの自動セグメンテーションに際して、データの取得にもアノテーションにも多大なコストがかかるため、転移学習をさせることが有力な選択肢の1つとなる。本稿では、U-Netと呼ばれる深層学習モデルを用いて、複数のドメインの公開データセットで学習させたモデルの汎化性能を検討した。また、それによって、目標となるドメインのデータセットでの転移学習のコストを低減させつつ、精度を向上させることを試みた。

収録刊行物

キーワード

詳細情報 詳細情報について

問題の指摘

ページトップへ