[19p-D102-1~6] 先端計測と機械学習の融合

[19p-D102-5] 1細胞ラマン分光イメージングと情報科学のinterdependentな融合を目指して

〇小松崎 民樹^1,2 (1.北大電子研、2.JST/CREST)

キーワード：１細胞ラマン計測、機械学習

近年、圧縮センシング等の発展に加えて、生きた細胞のラマン分光画像がつくる高次元空間のうち、少数次元で細胞状態を分類できることなどが明らかとなってきた。本講演では、低いシグナル／ノイズ比を考慮に入れたファジクラスタリングによる細胞状態分別に関する研究成果を紹介しつつ、情報科学と計測科学の融合が如何に生命科学において重要であるかを論じる。