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イメージサイトメトリー:深層学習とルールベースを用いた細胞分類システムの開発
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カテゴリ: 部門大会
論文No: 26A3-PS-70
グループ名: 【E】第41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: 2024/11/18
タイトル(英語): Image Cytometry: Development of a Cell Classification System Using Deep Learning and Rule-Based
著者名: 鈴木 涼真(豊橋技術科学大学), 山本 寛文(豊橋技術科学大学), 伊藤 壮真(豊橋技術科学大学), 岡本 俊哉(豊橋技術科学大学), 柴田 隆行(豊橋技術科学大学), 永井 萌土(豊橋技術科学大学、次世代半導体・センシング科学研究センター)
キーワード: 細胞|深層学習|ルールベース型画像処理|細胞内デリバリ|セグメンテーション
要約(日本語): 効率的な生物学・医学研究には、大量の細胞画像を高速かつ正確に計測・分類することが求められる。本研究では、深層学習とルールベースの画像処理を組み合わせた細胞分類システム,イメージサイトメトリーを開発した。このシステムを分子導入実験後のHeLa細胞に適用し、分子導入の有無や細胞死の判定を解析した.結果として、従来の細胞分類技術に比べ、より高速かつ高精度で多面的な細胞解析を実現した.
PDFファイルサイズ: 1,109 Kバイト
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