画像化せずに直接機械学習、細胞を超高速で分析・分取する「ゴーストサイトメトリー」開発

画像化せずに直接機械学習、細胞を超高速で分析・分取する「ゴーストサイトメトリー」開発 大学ジャーナルオンライン編集部 東京大学、大阪大学およびシンクサイト株式会社の研究グループは、人の目で見ても見分けることが難しい細胞を超高速・高精度に分析・判別し、さらにその細胞を超高速（従来の顕微鏡方式比で千倍以上）で分取するシステムを開発した。 「人を介さない画像情報解析ならば、画像は必要がない」。ここから、「画像（人が認識するためのデータ方式）を作らずに、細胞の形態情報を直接機械学習モデルに判別させる」というコンセプトを発案した。細胞形態データを画像化せずに機械学習させることで、超高速リアルタイム判別するイメージング処理が可能となった。 さらに、このイメージング法にマイクロ流体細胞分取技術を融合させることで、1）高速で細胞の蛍光イメージを計測し、2）機械学習でリアルタイム解析し、3）マイクロ流体中で

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うーん。フローサイトメトリーの新手法ってだけでScience行けるのか...

[filinion]

今まで人間は、細胞を撮影し、その画像を見て細胞を識別してきた。そしてその仕事をAIに任せようとしてきたのだが、それが「AIがやるなら画像を撮る必要なくね？」という話に。人間が介入できない仕事になるのか…。