@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00205204,
 author = {長谷川, 貴大 and Tristan, Hascoet and 高島, 遼一 and 滝口, 哲也 and 有木, 康雄},
 book = {第82回全国大会講演論文集},
 issue = {1},
 month = {Feb},
 note = {脳全体における神経回路のマッピングの研究であるコネクトミクスにおいて、脳の電子顕微鏡画像から各ニューロンを識別することが重要である。深層学習によるニューロンの自動セグメンテーションに際して、データの取得にもアノテーションにも多大なコストがかかるため、転移学習をさせることが有力な選択肢の1つとなる。本稿では、U-Netと呼ばれる深層学習モデルを用いて、複数のドメインの公開データセットで学習させたモデルの汎化性能を検討した。また、それによって、目標となるドメインのデータセットでの転移学習のコストを低減させつつ、精度を向上させることを試みた。},
 pages = {169--170},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {ニューロンセグメンテーションにおけるマルチドメイン学習による汎化性能の改善},
 volume = {2020},
 year = {2020}
}