[14p-A408-1~9] 多次元計測技術とデータサイエンスの融合によるバイオイメージング・センシングの将来

[14p-A408-3] 機械学習による細胞動態解析

西本 勝利¹、徳岡 雄大¹、山田 貴大^1,2、広井 賀子^3,2、〇舟橋 啓^1,2 (1.慶大院理工、2.慶大理工、3.山口東京理科大薬)

キーワード：深層学習、畳み込みニューラルネットワーク、画像処理

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．