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個人で手軽にAI（人工知能）による画像自動分類が可能に！ ～様々な分野の研究の省力化に貢献～

[著者]　Kiyotaka Nagaki, Tomoyuki Furuta, Naoki Yamaji, Daichi Kuniyoshi, Megumi Ishihara, Yuji Kishima, Minoru Murata, Atsushi Hoshino and Hirotomo Takatsuka.

[論文タイトル]　Effectiveness of Create ML in microscopy image classifications: A simple and inexpensive deep learning pipeline for non-data scientists.

[掲載論文]　Chromosome Science (2021), in press
https://link.springer.com/article/10.1007/s10577-021-09676-z
DOI：https://doi.org/10.1007/s10577-021-09676-z
関連WebページURL：https://www.rib.okayama-u.ac.jp/nucleus/ML/

[内容紹介]
近年、生物学分野においても自動撮影機能つき顕微鏡が身近になり、自動で大量の画像が取得可能になってきています。反面、その解析は高価な解析システムまたは人手を要することが多く、大量の画像を低コストで自動解析するシステムが必要とされています。岡山大学資源植物科学研究所の長岐清孝准教授らは、無料または安価なアプリケーションを組み合わせて、身近にあるMacで機械学習を行い、分裂細胞を含む画像の分類ができる方法を開発し、10月14日付で英国の専門誌「Chromosome Research」でオンライン公開されました。この方法を用いれば、個々の研究者が、専門家の助けや高価なコンピュータ無しに、自身のもつ画像データを元にAIによるオーダーメードの画像自動分類機が手軽に作成できるので、様々な研究分野や研究以外の目的にも利用可能です。研究においては、このような簡易画像分類機の潜在的なニーズは意外に多く、様々な分野の研究の省力化に貢献できる方法です。（文責　長岐 清孝）

[共同研究]
科研費基盤A（19H00937北海道大学・貴島）
岡山大学資源植物科学研究所拠点共同利用（2838奈良先端大学・高塚、 2839 基礎生物学研究・星野、R240北海道大学・貴島、2019国際 Universiti Tunku Abdul Rahmato 村田)
自然科学研究機構基礎生物学研究所共同研究（20-328基礎生物学研究・星野）

[使用した共通機器]　オールインワン蛍光顕微鏡（KEYENCE BZ-X700）

関連リンク：　統合ゲノム育種グループ