CNNを応用したオートエンコーダの一種．モデルの構造は大きく2つに分かれており，前半部分はCNNのように次元圧縮を行い，後半部分ではその逆のプロセスであるアップサンプリングにより入力と同じ次元のデータが出力される．すなわち，入力画像に対して同じサイズの画像を出力するように学習させることができる．入力画像と全く同じ画像を出力の教師画像として用いればオートエンコーダそのものとして利用できる．一方，例えば細胞のマスク画像を教師画像として学習させることで，細胞画像からマスク画像を出力するセグメンテーションを行うことができる．実際のモデルの構造はもう少し複雑であり，また応用の幅も相当広いため，詳細な解説はここでは割愛する．（実験医学増刊3820より）

機械学習を生命科学に使う！

シークエンスや画像データをどう解析し、新たな生物学的発見につなげるか？

小林徹也，杉村　薫，舟橋　啓／編