[1F5-GS-10] AI応用：深層学習

[1F5-GS-10-02] 深層学習ResNetを用いた微生物同定システムの検討

〇内藤 孝雄¹、武井 理美¹、栗原 みゆき¹、村上 麻里子¹、三澤 成毅¹、寺本 華奈江²、田部 陽子¹ (1. 順天堂大学、2. 島津製作所)

キーワード：微生物同定、深層学習、ResNet、画像認識

本研究の目的は、臨床検査師が目視で行っていた微生物同定を、機械学習による自動推定システムで判定時間の短縮‧人手不足を解消することである。データセットとして寒天培地上で培養した10種類・418菌株の微生物を撮影した画像を基に、画像処理技術でほとんどを自動抽出したコロニー（10,048画像）を準備した。これをCNNの深層学習アーキテクチャである ResNetにおいて18層、50層、101層のモデルで検証用データを評価した。結果、微生物種の分類精度は ResNet-50 (50 層) モデルで 92.0% (69/75) に達し、経験の浅い臨床検査技師のパフォーマンスに近づいた。