論文の概要: A State-of-the-art Survey of U-Net in Microscopic Image Analysis: from
Simple Usage to Structure Mortification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.06465v1
- Date: Mon, 14 Feb 2022 02:52:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-15 17:46:50.356358
- Title: A State-of-the-art Survey of U-Net in Microscopic Image Analysis: from
Simple Usage to Structure Mortification
- Title（参考訳）: 顕微鏡画像解析におけるU-Netの現状調査:簡易利用から構造形成まで
- Authors: Jian Wu, Wanli Liu, Chen Li, Tao Jiang, Islam Mohammad Shariful,
Hongzan Sun, Xiaoqi Li, Xintong Li, Xinyu Huang, Marcin Grzegorzek
- Abstract要約: 画像解析技術は、疾患、排水処理、環境変化モニタリング分析および畳み込みニューラルネットワーク(CNN)における従来の人工的手法の不都合を解決するために用いられる。
本稿では,U-Netの発展史を包括的にレビューし,U-Netの出現以来の様々なセグメンテーション手法の研究成果を分析する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.66392155060376
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Image analysis technology is used to solve the inadvertences of artificial
traditional methods in disease, wastewater treatment, environmental change
monitoring analysis and convolutional neural networks (CNN) play an important
role in microscopic image analysis. An important step in detection, tracking,
monitoring, feature extraction, modeling and analysis is image segmentation, in
which U-Net has increasingly applied in microscopic image segmentation. This
paper comprehensively reviews the development history of U-Net, and analyzes
various research results of various segmentation methods since the emergence of
U-Net and conducts a comprehensive review of related papers. First, This paper
has summarizes the improved methods of U-Net and then listed the existing
significances of image segmentation techniques and their improvements that has
introduced over the years. Finally, focusing on the different improvement
strategies of U-Net in different papers, the related work of each application
target is reviewed according to detailed technical categories to facilitate
future research. Researchers can clearly see the dynamics of transmission of
technological development and keep up with future trends in this
interdisciplinary field.
- Abstract（参考訳）: 画像解析技術は、病気、排水処理、環境変化モニタリング分析および畳み込みニューラルネットワーク(CNN)における従来の人工的手法の不適切性を解決するために用いられる。
検出、追跡、監視、特徴抽出、モデリング、分析における重要なステップはイメージセグメンテーションであり、U-Netは顕微鏡画像セグメンテーションにますます応用されている。
本稿では,U-Netの発展史を包括的にレビューし,U-Netの出現以来の様々なセグメンテーション手法の研究成果を分析し,関連論文の総合的なレビューを行う。
まず,u-netの改良手法を概説し,画像分割手法のこれまでの意義と,近年導入された改善点を列挙する。
最後に、異なる論文におけるU-Netの異なる改善戦略に着目し、各アプリケーション対象の関連研究を詳細な技術カテゴリに従ってレビューし、今後の研究を促進する。
研究者たちは、技術開発の伝達のダイナミクスをはっきりと見ることができ、この学際分野における将来のトレンドに追随することができる。
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