講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-10-09 10:30
大域的な時空間コンテキストの整合性を考慮した細胞トラッキング ○林田純弥・西村和也・備瀬竜馬(九大) PRMU2020-20 |
抄録 |
(和) |
バイオ研究において,細胞の形態及び挙動に関する膨大なデータを解析するため,定量評価が必要であり,画像処理を用いた自動定量化技術が重要になってきている.その中でも,多数の細胞を自動追跡することが可能な多物体トラッキング技術は,細胞数の変化,移動速度,分裂頻度などといった様々な重要な指標を定量化することができる.
本稿では,複数フレームに渡る細胞位置の尤度マップと動きベクトルを推定するCNNを提案する.このCNNは,推定した動きベクトルを元に尤度マップをwarpingさせ,明示的に細胞の対応関係を学習させることで,各推定結果の整合性を考慮した学習を行う. |
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キーワード |
(和) |
トラッキング / 深層学習 / 細胞トラッキング / 物体検出 / 細胞検出 / / / |
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文献情報 |
信学技報, vol. 120, no. 187, PRMU2020-20, pp. 10-14, 2020年10月. |
資料番号 |
PRMU2020-20 |
発行日 |
2020-10-02 (PRMU) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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