畳み込みニューラルネットワークを用いた微小管の曲げ剛性評価手法の提案

カテゴリ: 部門大会

論文No: 11P2-SS1-5

グループ名: 【E】第38回「センサ・マイクロマシンと応用システム」シンポジウム

発行日: 2021/11/02

著者名: 堀田 英幹（京都大学）, Hang Zhou（京都大学）, 藤本 和也（京都大学）, Tamanna Farhana（京都大学）, 横川 隆司（京都大学）

キーワード: 微小管|持続長|機械学習|主成分分析|畳み込みニューラルネットワーク

要約(日本語): 微小管は主要な細胞骨格であり,他の細胞骨格に比べて,その曲げ剛性はオーダーで2桁から3桁ほど高い。そのため,微小管は生命維持に必要不可欠な細胞機能において重要な役割を担う。しかし,その曲げ剛性の値は報告によって,オーダーで2桁ばらついている。したがって本発表では,異なる実験から得られたデータに対して共通して適用可能な曲げ剛性測定手法として,畳み込みニューラルネットワークを利用した手法を提案した。

PDFファイルサイズ: 877 Kバイト