ニューラルネットを使って有糸分裂を検出する

十分なデータがある場合，関連のある特徴を自動的に学び同時に結果の分類子として働くネットワーク，つまりニューラルネットワークをはじめから訓練することができる．

例として，有糸分裂中の細胞の検出について考える．次はそれを行う，簡単なたたみ込みニューラルネットワークである．

訓練と検証のためのデータはTumor Proliferation Assessment Challenge 2016から抽出されたものである．このデータは問題の実際の細胞を中心として，97×97の画像に前処理されている．

データの約4分の3を訓練に使い，残りを検証に使う．

有糸分裂のサンプルの部分集合は以下のようなものである．

有糸分裂ではないのサンプルの部分集合は以下のようなものである．

ここでも訓練集合を増やすために画像の反転と回転を実行する．

分類子行列を計算し，ニューラルネットワークの効率を検証する．

このタスクの難しさを考慮すると，誤差10%未満は病理学者が達成できる値に匹敵する．