AIツールキット 機械学習によるライフサイエンス画像解析

ランダムフォレスト分類器：多数決で決定
ZEISS Intellesisセグメンテーションでは、ランダムフォレストと呼ばれる機械学習アルゴリズムをピクセル分類に使用しています。このアルゴリズムは決定木を基準としており、決定木はピクセルの特徴の数が多いものに基づいてピクセルを分類します。ランダムフォレストでは、多くの決定木を使用して多数決によりピクセルを分類します。これにより最低限のトレーニングデータで確実なセグメンテーションを行い、他のアルゴリズムと比べてより迅速にトレーニングができます。

VGG19ニューラルネットワークにより、ランダムフォレスト分類器にデータをフィード
標準的なランダムフォレスト分類器は一般的な画像フィルターに依存しているため、コンテキストの認識（「ピクセルの周辺」の認識）ができない場合があります。画像をVGG19ニューラルネットワークにフィードし、特徴マップをランダムフォレスト分類器に与えることで、ランダムフォレストのスピードとディープニューラルネットワークの優れた画像認識を組み合わせることができます。この組み合わせによりコンテキストの認識が向上し、その結果、良好なセグメンテーション結果が取得できます。