(cs.CV)さて、AIの実用化でホットな話題として、「AI×医学」があります。医学とテクノロジーの融合である”Med-tech”の一分野として、ビジネス方面からも熱い注目を受けていますね。医学の実験は、その”細胞”に注目することから始まり、さらにその中心である”核”の研究に到達します。それら細胞やその核は、その性質などや場所によって様々な種類に分けられます。その種類に対して”色”や”形”は非常に単一的であり、実際に区別をつけたり、異常を発見するには相当の訓練が必要でしょう。(余談ですが、白血球が白くないと初めて知った時、なぜか当時小学生の僕はショックを受けたのを非常に覚えています・・・!)今回紹介するモデル「STAR-DIST3D」は”細胞核”のデータセットに対して、3次元におけるセグメンテーションを行います。細胞の成長度合いごとの色合いを元に、各細胞の色付けを行うことが可能になります。従来の細胞核データセットにおけるセグメンテーションは、2D表現が限界でした。そこに、3Dへのモデル拡張と星状凸多面体表現の適用を試みます。2次元向けに作成されたモデルを3次元に拡張しようとすると計算量が爆発してしまうため、工夫が必要となります。細胞核の星状凸多面体表現における効率的なパラメータを発見し、蛍光顕微鏡のデータセットにその表現方法を適用します。それに加えて、2つの星状凸多面体の交差領域を、NMSを用いることで効率的に計算し、3D表現の獲得を目指します。distance)を、pはユークリッド距離における物体の存在確率を確率分布で表しています。入力画像を元に、まずセグメンテーションを行い、そこからdとpの計算を学習します。入力された画像において物体検出を行なった際、2つの物体が占める領域が重複した部分が出てしまった場合、それらを目的に応じて適切に処理する必要があります。この問題を”効率的に”計算するのは簡単な問題ではありません。suppression)を導入しています。上画像は、NMSにおける計算の流れを図示したものになります。重なっている部分の体積を様々な手法により計算し、正解データとの誤差を計算しながら学習を行います。(外枠)を生成します。次に、検出された2つの物体から外接円と内接円を計算し、それと同時に凸包(与えられた点をすべて包含する最小の凸多角形(凸多面体))とカーネルを計算します。この作業の繰り返しにより生成されたバウンディングボックスが、正解データと差異が少なくなるパラメータを学習させていきます。この凸多面体の計算アイデアの導入により、本モデルはU-NETと比較し、計算所要時間を削減しながら制度を向上させることに成功しています。おける2次元セグメンテーションについて知りたい方は、以下の論文を参考にしていただけると良いでしょう。核細胞のセグメンテーション実験には、「WORM」と「PARYHALE」の2種類のデータセットを用います。両方とも3次元空間におけるデータセットであり、白〜紫色で細胞核を成長段階ごとに表した生のデータと、それらをラベルごとに色分けした正解データの2つからなっています。PARYHALEは異方的(回転によってその性質が変化する)なデータであり、WORMは等方的(その性質が回転に依存しない)データです。「STAR-DIST3D」により2次元の細胞核セグメンテーションの実験を行い、既存モデルとの比較を行いました。上記は、使用データ量(訓練データ、バリデーションデータ)毎の精度になります。U-NET+)と比較したとき、高水準かつより安定した精度を発揮していることがわかります。上図は既存モデルと「STAR-DIST3D」(右下)の2次元セグメンテーションによる結果を比較したものです。2次元モデルと比較したときも、視覚的にセグメンテーションはよりはっきりと、かつ重複部分が少なく写っていることがわかります。既存の最新モデルであるU-NET+(STRADIST-3Dの左)と比較しても、重複部分を含まずセグメンテーションできていることがわかります。上記(i),(ii)の実験結果から、実際に”星状凸多面体表現”を適用させることで、セグメンテーションがより高精度になることがわかりました。上画像は、「STAR-DIST3D」を用いて、WORM(画像左)とPARYHALE(画像右)の生のデータから3Dモデリングを行なった結果になります。非常に色鮮やかに、かつはっきりとセグメンテーションされたモデリングできているのがわかります。WORMにおいては、一部分が白くなっており、入力画像から認識されていない部分が残ってしまっているのがわかります。この部分に関しては、モデルを改良してセグメンテーション可能な領域を増やす必要があるでしょう。終わりに今回は、”星状凸多面体表現”を用いた細胞核の3D検出・分類を行うモデル「STAR-DIST3D」を紹介しました。既存の2次元セグメンテーションモデルに工夫を加え、異方性をもつデータセットであっても実際に表現できていることがわかりました。よる効率的なメカニズムにより、より簡単かつ高速な学習が可能です。上記の実験結果を踏まえて、「STAR-DIST3D」がセグメンテーションの生成においてより一般的に実用化されるべきであると論文著者は言っています。星状凸多面体という幾何学的アイデアを、機械学習の計算効率化に導入するのは非常に面白いと思います。理論面において、定義の仕方(計算の仕方)を変更するだけで明確なアップデートを行うことができるのも非常に良い点だと思います。この記事をシェアするLINE記事の内容等について改善箇所などございましたら、お問い合わせフォームよりAI-SCHOLAR編集部の方にご連絡を頂けますと幸いです。Dee...東京オリンピックにも採用、急速に利用が広がる「顔認証」...低解像度ビデオもすぐに高解像度に変換できる超解像アルゴ...Googleが公開した自然言語処理の最新技術、BERT...モデルの脆弱性・様々な精度はデータセットの「粒度」でわ...深層学習×マルチモーダル。マルチモーダル学習で未来が広...MuZeroの衝撃。Dee...低解像度ビデオもすぐに高解像度に変換できる超解像アルゴ...Googleが公開した自然言語処理の最新技術、BERT...MuZeroの衝撃。お取り扱いについて株式会社wevnal(以下「当社」といいます。)は、AI-SCHOLAR(以下「本サイト」といいます。)をご利用になる方(以下「ユーザー」といいます。)を遵守すると共に、以下のプライバシーポリシー(以下「本プライバシーポリシー」といいます。)に従い、適切に取り扱うものとします。本プライバシーポリシーにおいて、個人情報とは、生存する個人に関する情報であって、当該情報に含まれる氏名、生年月日その他の記述等により特定の個人を識別することができるもの(他の情報と容易に照合することができ、それにより特定の個人を識別することができることとなるものを含みます。)を意味するものとします。当社は、ユーザーの個人情報を、以下の目的で利用いたします。当社は、ユーザーの同意を得て、以下の提供先に、以下の提供情報内容を以下の手段又は方法で提供することがあります。(1)提供先について登録ユーザーが本サイトにおいて資料の請求、閲覧もしくはダウンロードする場合、その資料の提供元である本サイト掲載企業(当該提供元企業から委託を受けた者を含みます。所属企業ではなく、企業に所属する個人が提供元である場合もあります。)に、以下の情報が提供されます。電磁的な方法による送信また、次に掲げる場合は、関係法令に反しない範囲で、ユーザーの同意なく個人情報を第三者に提供することがあります。一部または全部を外部委託することがあります。委託先における個人情報の取扱いについては当社が責任を負います。当社は、個人を特定できないよう加工した統計データを作成することがあります。当社は、統計データを何ら制限なく利用することができるものとします。して、ユーザーご本人に限り、個人情報の開示、訂正、追加または削除、利用停止、ならびに第三者への提供の停止(以下「個人情報の開示等」といいます)を求めることができるものとします。以下の場合は個人情報の変更等に応じないことがあります。他の法令に違反することとなる場合また、当該個人情報の変更等に多額の費用を要する場合、その他の、個人情報の開示等を行うことが困難な場合であって、ユーザーの権利・利益を保護するため必要なこれに代わるべき措置をとるときは、個人情報の変更等に応じないことがあります。当社サービスは、Cookie及びこれに類する技術を利用することがあります。これらの技術は、当社による当社サービスの利用状況等の把握に役立ち、サービス向上に資するものです。Cookieを無効化されたいユーザーは、ウェブブラウザの設定を変更することによりCookieを無効化することができます。Cookieを無効化すると、当社サービスの一部の機能をご利用いただけなくなる場合があります。当社は、法令等の定めがある場合を除き、必要に応じて、本プライバシーポリシーを変更することができるものとします。プライバシーマークに関して当社は、プライバシーマークの認証を取得しています。パスワードをお忘れの。