深層学習の関連タスク学習能力を活用したバイオ画像認識手法の開発
| 体系的番号 |
JPMJAX21AK |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJAX21AK |
研究代表者 |
西村 和也 九州大学, システム情報科学府, 大学院生
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2021 – 2023
|
| 概要 | 本研究では、バイオ特有の簡易に取得可能なラベルに着目し、簡易に取得可能な複数のラベルで深層学習モデルを学習することでバイオ画像認識を目指します。本研究が実現できれば、深層学習の実活用の障壁である学習データの作成コストが削減され、 AI技術のさらなる利活用が期待できます。 具体的には、A.個々の細胞種の認識、B.細胞毎の形状認識、C.培養試薬効果検証の三つを目標タスクとして設定し研究を行います。
|
|---|
| 研究領域 | AI活用で挑む学問の革新と創成 |
|---|
