U-Netとは？意味をわかりやすく簡単に解説

text: XEXEQ編集部

U-Netとは

U-Netは医療画像segmentationのためのDeep Learningアーキテクチャの一種です。U-Netは、FCN(Fully Convolutional Network)をベースに、エンコーダとデコーダを対称的に配置した構造を持っています。

U-Netの特徴は、skip connectionと呼ばれる仕組みにあります。エンコーダ部分で抽出した特徴マップを、対応するデコーダ層に直接接続することで、詳細な位置情報を保持しながら、セグメンテーションの精度を向上させています。

U-Netは、少ない学習データでも高い精度を実現できることから、医療画像分析の分野で広く利用されています。特に、腫瘍や臓器などの領域抽出に威力を発揮します。

U-Netは、2015年にOlaf RonnebergerらによってISBI Cell Tracking Challengeのために開発されました。以来、医療画像分析だけでなく、衛星画像や自然画像のセグメンテーションにも応用されています。

U-Netは、エンコーダ・デコーダ構造とskip connectionの組み合わせにより、セグメンテーションタスクにおいて高い性能を達成しました。今後も、U-Netをベースにした様々な派生モデルの開発が期待されています。

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