顕微鏡画像における細胞セグメンテーション

抄録

近年、CNNを用いた画像のセグメンテーションが盛んである。しかし、生物分野における細胞セグメンテーションでは十分な訓練データを用意できないため困難である。そこで本研究は、FCNとGraphcut を組み合わせることにより少ない情報から顕微鏡画像をセグメンテーションする手法を提案する。細胞の重心のプロットした情報からFCNで学習し細胞がある箇所を検出する。位相差顕微鏡によって得られた画像をそのままセグメンテーションすることは困難なため、haloやshade-offなどのArtifactsを除去した位相差画像を復元し、Ｇraphcutによりセグメンテーションする。これにより細胞がある箇所のプロット情報のみで細胞のセグメンテーションを可能とする。