@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00216568,
 author = {新田, 恭晟 and 瀬尾, 茂人 and 細田, 一史 and 松田, 秀雄},
 issue = {22},
 month = {Feb},
 note = {近年,顕微鏡の精度向上により顕微鏡画像処理は医学,薬学,生物学などの分野で活用が進み重要なタスクとなっている.顕微鏡画像処理では畳み込みニューラルネットワークを用いた方法が顕著な成果を出しているが物体検出ではアノテーションが必要なものが多く,労力がかかることが問題となっている.1 枚の顕微鏡画像には同一試料が複数写っていることが頻繁にある.これを利用してアノテーションを行わずとも 1 枚の画像から必要な特徴を学習できると考えられる.本研究では Deep Feature Factorization を用いて画像中に含まれる繰り返しパターンを検出する方法を提案し,顕微鏡画像へ応用し有効性を評価した.},
 title = {畳み込みニューラルネットワークを用いた繰り返しパターンの検出手法と顕微鏡画像への応用},
 year = {2022}
}