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AIで拡がるハイコンテントアナリシスの可能性

開催概要

演者1:白木伸明准教授(東京工業大学 生命理工学院)

演者2:中沢太郎(モレキュラーデバイスジャパン 製品管理部 創薬・HTS製品課 課長)

日時:2021年9月1日(水)

時間:15時~15時50分(登録は当日正午までにお願いします)

参加費:無料

場所:オンライン(登録者に開催URLをお送りします)
登録はこちら

要旨:

ハイコンテントアナリシスでは画像から細胞の特徴量を定量するために、ピクセルの集合体から細胞とそれ以外の領域を分ける(セグメンテーションする)必要があります。しかしながら画像には細胞の形態、染色の強度、撮影倍率、光源やカメラの性能などによってきわめて多くのバリエーションがあり、興味のある領域を正確にセグメンテーションするための設定を行うのが解析を困難で手間のかかるものとする一因になっていました。また細胞ごとに複数の特徴量を測定することによって得られる膨大なデータポイントから、どのように意味のある変化を抽出するかも課題です。

そこで近年注目されているのがAIを用いた画像解析です。深層学習でセグメンテーション設定を最適化する、あるいは機械学習で特定の表現型の細胞を分類するモデルを作成するといったAIの活用により、コントラストの小さい明視野画像での正確なターゲット認識や、蛍光強度に対する閾値設定のような単純な方法では分類できなかった表現型の微妙な変化など従来は困難だった解析ができるようになり、ハイコンテントアナリシスのアプリケーションが広がりを見せています。

本セミナーではハイコンテントアナリシスにマシンラーニングを応用した研究事例とマシンラーニング機能を備えたIN Carta画像解析ソフトウェアを紹介します。