対照学習を用いた細胞形状に頑健な細胞検出

抄録

バイオ医療画像解析において、細胞検出は重要な課題であり様々な手法が提案されている。しかし、細胞形状は細胞種によって様々であり、教師データに含まれない形状の細胞では検出エラーが発生することが多いという課題がある。そこで、本研究では、様々な形状の細胞が類似した特徴を持つように対照学習を用いて表現学習を行うことにより、細胞形状のゆらぎに対して頑健な細胞検出の実現を目指す。具体的には、全体画像から細胞検出点の特徴ベクトルを抽出し、細胞間の特徴ベクトルが類似するような損失を導入する。公開データセットを用いて提案手法の有用性を示す。