情報処理学会 第81回全国大会講演要旨

電子顕微鏡で撮影した3次元神経細胞画像を用いてインスタンスセグメンテーションを行う。このタスクにおいて、神経突起が長大なため一度のニューラルネットワークへの入力による全細胞領域の抽出が困難であること、また、細胞壁に加え細胞内の構造も撮影されるため細胞間の境界の検出が困難であることが挙げられる。
従来手法では、これら2つの問題点をEnd-to-endで学習が可能なモデルを用いて一度に解決していた。しかし、これらの問題点は解決に際して注目すべき細胞範囲（スケール）が異なるため、別々のステップで処理する必要がある。本論文ではセグメンテーションを2つのステップに分け、Affinity graphを用い段階的に問題点を解決する手法を提案する。