コグニション・ネットワーク・テクノロジー（CNT）は、デフィニエンス・コグニション・ネットワーク・テクノロジーとも呼ばれ、ノーベル賞受賞者であるゲルト・ビニッヒが、ドイツ・ミュンヘンのデフィニエンスAGの研究者チームとともに開発したオブジェクトベースの画像解析手法である。これは、従来のピクセル処理手法とは対照的に、画像オブジェクト（ピクセルのグループ）の階層を用いて画像から情報を抽出するために役立つ。人間の心の認知能力を模倣するため、デフィニエンスは特許取得済みの画像セグメンテーションおよび分類プロセスを使用し、意味ネットワークで知識を表現する方法を開発した。CNTはピクセルを単独で調べるのではなく、文脈の中で調べ、反復的に画像を構築し、ピクセルのグループをオブジェクトとして認識する。これは、色、形状、テクスチャ、オブジェクトのサイズ、およびそれらの文脈と関係を使用して、人間の分析と同様に結論と推論を導き出す。
歴史
1994年、ノーベル物理学賞受賞者であるゲルト・ビニッヒ教授がミュンヘンでデフィニエンスAGを設立した。CNTは、2000年5月のeCognitionソフトウェアのリリースとともに初めて利用可能となった。2010年6月、Trimble Navigation Ltd（NASDAQ: TRMB）は、eCognitionソフトウェアを含む地球科学市場におけるデフィニエンスの事業資産を買収し、デフィニエンスの特許取得済みCNTもライセンス供与した。2014年、デフィニエンスは、アストラゼネカの世界的なバイオロジクス研究開発部門であるメディミューンに、初期対価1億5000万ドルで買収された。この買収により、同社の焦点はバイオメディカル応用、特にデジタル病理学へと移行した。
基本原則
CNTは、従来のピクセルベースの手法とは対照的なオブジェクトベースの画像解析（OBIA）の原則に基づいて動作する。個々のピクセルを単独で分析する代わりに、CNTはスペクトル、空間、および文脈の特性に基づいてピクセルを意味のあるオブジェクトにグループ化する。これらのオブジェクトは階層ネットワークに編成され、システムが複数のスケールで画像を分析できるようにする。この手法は、意味ネットワークを利用して画像コンテンツに関する知識を表現し、システムがオブジェクト間の関係について、人間の視覚認知と同様に推論できるようにする。このアプローチは、リモートセンシングや医用画像など、文脈とオブジェクトの関係が重要となる複雑な画像に特に効果的である。
ソフトウェア実装
eCognition
eCognitionスイートは、地球科学およびリモートセンシング向けのCNTの主要なソフトウェア実装である。これは、ルールセットとアプリケーションを作成するための開発環境であるeCognition Developer、非技術ユーザーがワークフローを設定および実行できるeCognition Architect、バッチ処理機能を提供するeCognition Serverの3つのコンポーネントを提供する。eCognitionは、迅速なマッピング、変化検出、土地被覆マッピング、都市解析（例：課税のための不浸透面面積）、林業（バイオマス測定、種の識別）、農業（精密農業、危機対応）、海洋および河岸環境（生態系評価、災害管理）など、多様なアプリケーションで使用されている。オンラインのeCognitionコミュニティは2009年7月に開始され、2010年7月9日時点で2813人のメンバーがいた。ユーザー会議は定期的に開催され、隔年開催のGEOBIA（地理オブジェクトベース画像解析）会議にはeCognitionユーザーが多数参加している。
デフィニエンス・ティシュー・スタジオ
デフィニエンス・ティシュー・スタジオは、CNTに基づくデジタル病理画像解析ソフトウェアアプリケーションであり、バイオマーカー翻訳研究用に設計されている。これは、免疫組織化学染色またはヘマトキシリン・エオジン（H&E）で処理されたホルマリン固定パラフィン包埋組織サンプルでの使用を目的としている。このソフトウェアは、例示的なデジタル病理画像からの機械学習を容易にし、定義された関心領域内で、細胞ごと、および細胞下コンパートメントを含むバイオマーカーと組織学的特徴を測定するための画像解析ソリューションを導き出す。導き出されたソリューションは、その後の画像に自動的に適用され、多パラメトリックな特徴を客観的に測定し、がんなどの疾患の根底にある生物学的プロセスの理解に役立つ。画像処理は、ローカルワークステーションまたはサーバーグリッドで実行できる。
アプリケーションと影響
CNTは、地理空間解析からバイオメディカル研究まで、さまざまな分野に適用されてきた。地球科学では、衛星および航空画像の詳細かつ正確な解析を可能にし、環境モニタリング、都市計画、災害対応のアプリケーションをサポートする。デジタル病理学では、デフィニエンス・ティシュー・スタジオなどのCNTベースのツールが、研究者がバイオマーカーと組織学的特徴を定量化するのを支援し、個別化医療の進歩に貢献している。この手法は、文脈とオブジェクトの関係を組み込む能力により、特に高い精度と解釈可能性が要求されるシナリオにおいて、従来のピクセルベースのアプローチに代わる強力な選択肢となっている。2020年代初頭の時点で、CNTはオブジェクトベースの画像解析における基礎技術であり続けており、機械学習と深層学習の継続的な発展がその能力を強化している。
関連項目
- アクティブ・アピアランス・モデル
- コンピュータビジョン
- 画像セグメンテーション
- 意味ネットワーク