クラス別敵対的ネットワークの統合による細胞画像のセグメンテーション

抄録

現在、人間の専門家は細胞画像を手作業で分割しており、分割の基準はそれぞれの専門家によって異なる。その結果、主観的な結果が得られる。自動的にセグメンテーションする方法を開発すれば、同一の基準で客観的な結果を得ることができる。本論文では、複数の役割を持つGenerative Adversarial Network（GAN）を用いた細胞画像セグメンテーション手法を提案する。提案方法は従来のpix2pixと比較してセグメンテーション精度を改善した。