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![[AI08] 深層学習フレームワーク Chainer × Microsoft で広がる応用](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/ai08-170705031536-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
Chainerを使って細胞を数えてみた
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- 4. 核位置の推定 X：細胞画像 ⇒ Y：核「推定」画像に変換後、 カウントする 核の場所を推定 ｶｳﾝﾄ DNN Y:核推定画像 T:核画像（教師） X：細胞画像 教師に「核画像」を与える 画像⇒ 画像の変換方法は？ ⇒「位置情報」が与えられる 4
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- 6. 12 34 29 9428 44 67 58 33 1 0 0 0 1 0 0 0 1 * 12 0 0 0 28 0 0 0 33 = sum 77 1 0 0 0 1 0 0 0 1 * 30 0 0 0 30 0 0 0 30 =30 畳込みconvolution 逆畳込みDeconvolution 画像を小さくできる 画像を大きくできる Convolution-Deconvolution Convolution Deconvolution 元画像サイズへの画像変換が可能 6
- 7. convolution 前半はconvolution、後半はdeconvolution deconvolution X:細胞画像 Y:核推定画像 学習モデル T:核画像（教師） Loss =Mean squared error(Y,T) 核の位置を推定させるように学習させる 7
- 8. Y’: 極大位置Y:核推定画像 maxpooling など使って 極大値の位置を抽出 位置の抽出とカウント 00 10 0 0 0 10 30 10 0 10 30 50 30 10 0 10 30 10 0 0 0 10 0 0 10 30 30 30 10 30 50 50 50 30 30 50 50 50 30 30 50 50 50 30 10 30 30 30 10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 50 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 A B A*(A==B) 3×3 maxpooling 8 極大値抽出例 ポイントの数を カウント 8個
- 9. 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 pic_2 pic_4 pic_6pic_8 pic_10 細胞個数 T：正解数 Y：推定数 カウント結果 精度はまずまず ただし、異なる状態だと精度は出ない 9
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