土壌断面画像における深層学習を用いた細根解析の自動化

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タイトル別名
  • Analysis automation of fine roots in soil profile images using deep learning

抄録

<p>細根の動態観察において、定点での画像撮影により動態を継続的に観察する手法としてよく用いられる方法がスキャナ法である。得られた土壌断面画像内の細根の定量分析を支援するソフトウェアは数多く存在するが、それらは画像内の細根のトレース時においてはユーザフレンドリーな操作画面を提供するだけで、トレース自体は手作業である。この過程は画像分析の中で最も時間を要し、人為由来のノイズが入ってしまう。そこで、細根の画像分析を二つの深層学習モデルを用いることで完全に自動化することを試みた。スキャナ法によって得られた細根画像から教師データを作成し、片方のモデルには画像からのノイズの除去方法を、もう一方のモデルには画像内のそれぞれのピクセルが根と背景どちらに分類されるかを学習させた。訓練済みの両モデル及び出力修正アルゴリズムと重要なパラメータの計算アルゴリズムを連結し、その出力を分析支援ソフトウェアを用いた手作業による分析結果と比較した。画像一枚当たりの総生根投影面積について平均二乗和誤差を用いて評価したところ、研究者間での分析誤差と同等の値を示した。この結果は手作業による分析の代替となり得る事を示唆している。</p>

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390285300178363264
  • NII論文ID
    130007880696
  • DOI
    10.11519/jfsc.131.0_344
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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