[14p-A408-1~9] The fusion of multidimensional measurement technologies and data science toward the advancement of bioimaging and biosensing

[14p-A408-3] Predicting the future direction of cell movement with convolutional neural networks

Shori Nishimoto¹, Yuta Tokuoka¹, Takahiro Yamada^1,2, Noriko Hiroi^3,2, 〇Akira Funahashi^1,2 (1.Grad. Sch. of Fund. Sci. and Tech., Keio Univ., 2.Keio Univ., 3.Sanyo-Onoda City Univ.)

Keywords:deep learning, convolutional neural network, image processing

近年，顕微鏡画像解析に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が適用され，目覚ましい成果を挙げている．一方で深層学習で用いるネットワーク構造は複雑を極めるため，高精度が担保されている理由が明確でなく，正しい判断の下で判別が行われているか不明なことが多い．本講演では細胞遊走を例として，CNN により学習された特徴の可視化，および形態的特徴に基づく細胞動態解析について紹介する．