【G検定過去問風テスト】医療画像処理で大活躍！UNetの構造と特徴を解説

2026年7月29日 2026年7月29日 atsushi_kitazawa

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📝 問題

FCNを発展させたセグメンテーションモデルの一つであり、ネットワーク全体の形がアルファベットの「U」字型をしており、浅い層の位置情報をデコーダに直接伝えるスキップ結合を持つことで、特に医療画像などの細密な領域分割で非常に有名になったモデルとして、最も適切な選択肢を1つ選べ。

A）UNet
B）YOLO
C）ResNet
D）MobileNet

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正解: A）UNet

💡 合格に近づく！徹底解説

重要度: ★★★

■ 1分で分かる！この問題の要点

UNetは、セマンティックセグメンテーションで広く使われる、U字型のネットワーク構造を持つモデル。
画像を小さく縮小しながら全体像を捉える「エンコーダ」と、元のサイズに復元する「デコーダ」を組み合わせ、浅い層の位置情報をスキップ結合で直接引き継ぐのが最大の特徴。

■ 初学者向け解説（例え話や背景）

細胞の画像やレントゲン写真などの「医療画像」において、がん細胞や臓器の輪郭をピクセル単位で正確に切り抜くことは、誤診を防ぐために極めて重要です。しかし、通常のセグメンテーション手法では細かい境界線がぼやけてしまうという課題がありました。

これを解決したのがUNetです。

イメージとしては、「一度写真を遠くから眺めて全体の大まかな構造を把握したあと（エンコーダ）、手元の細かい拡大鏡を使ってピクセル単位の正確な輪郭を描き直す作業（デコーダ）」をU字型のフローで行う仕組みです。途中で「細かい位置情報」をダイレクトに横向きの橋渡し（スキップ結合）で受け渡すため、微細な病変の輪郭も見逃さずにくっきり捉えることができます！