Murata Lab

医療・生物分野において、細胞のダイナミクス研究を行う際、対象のアノテーションデータが必要となる。このアノテーションデータの作成は手作業で行われた場合、時間的なコストが大きいため、自動化への期待が大きい。しかし、細胞は外観が自然画像とは大きく異なり、また視認性が著しく悪いためデータが不足している場合既存の画像認識技術では十分な精度で検出・追跡を行うことができない。本研究では、深層学習技術の応用により、高精度で細胞の輪郭を改善検出し、追跡する技術の確立を目指す。