取り組みテーマ分野：＜スマート農業・スマート看護＞

研究者：榎本　洸一郎（工学部・電子システム工学科）

　現場で種々の対象物の形状を“ハカル”（形状・サイズ把握）ことが必要になりますが、本研究ではその課題解決のために、対象物の画像データを用いて、容易に“測る”・“計る”を実現し、形状やサイズを定量化し、さらに深層学習用ツールとすることに取り組んでいます。
　本研究においては、専用アプリケーションを開発し、読み込んだデータ画像内にある対象物をマウス等で“タッチ”（簡単になぞる）だけで測定が可能です。より具体的には、画像内にある対象物部とその背景を区別したり、複数対象物がある場合にそれらの境界を自動認識する技術を実現しています。そして、通常の“なぞる”作業をさらに自動化するために、画像セグメンテーション等の分析を可能にしました。具体的には、元画像としては24枚のみを用意し、それを専用アプリケーションでデータ自動抽出し、そのデータについて画像部分のラベル付けや水増し作業を経て11万個のデータとし、それを深層学習（正解付きのデータの作成と訓練・テストにより、自動分析可能にする）の学習データとして活用可能となりました。
　この検討は、具体的には化粧品等の効果確認等のための角質細胞の顕微画像分析に応用されており、肌の状態診断に活用可能です。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

▲個々の現場で使える深層学習開発のためのユーザ支援ツール。