本研究では既存の画像解析・機械学習アルゴリズムでは実現されていない、細胞種に依らない汎化性が高い高精度細胞セグメン テーションアルゴリズムの構築をAutoencoder(自己符号化器)を用いることで実現する。深層学習は画像の特徴を自動的に発見できるという魅力的な長所を持つ一方、数百、数千オーダーの膨大な正解データを用意する必要があり、セグメンテーションに関してはデータの構築に膨大な時間がかかる。セグメンテーションは細胞画像解析においてベースとなる技術にもかかわらず、高精度なアルゴリズムが提案されていない原因は上記理由に起因する。本研究課題では上記問題点の解決に注力し、一種類の細胞種から得られた正解データから多様な細胞種に対して高精度なセグメンテーションを行うアルゴリズムを開発する。
Akira FUNAHASHI
舟橋 啓
Dept. of Biosciences and Informatics, Keio University
