U-Net | Abstract 第5文
Using the same network trained on transmitted light microscopy images (phase contrast and DIC) we won the ISBI cell tracking challenge 2015 in these categories by a large margin.
Olaf Ronneberger, et al., "U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation"
医療用画像のようにデータ数をたくさん用意できない場合においても、精度の良いセグメンテーションを可能にしたU-Netの論文である"U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation"のAbstractの第5文について、英語リーディング教本
「透過型光学顕微鏡画像(位相差とDIC)で訓練された同じネットワークを用いて、我々はそれらのカテゴリにおけるISBIセルトラッキングチャレンジ2015において大差をつけて勝利した。」
DICはDifferential Interference Contrastの略で微分干渉という意味です。
位相差顕微鏡と微分干渉顕微鏡という光学顕微鏡の一種で撮影された画像から訓練を行ったようです。
薬袋善郎先生の公式ウェブサイト
