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増大特集 細胞多様性解明に資する光技術─見て,動かす
Ⅰ.見る,観る,視る
ゴーストサイトメトリー:機械学習駆動型蛍光“イメージング”フローサイトメトリー
太田 禎生
1,2,3
Ota Sadao
1,2,3
1科学技術振興機構さきがけ
2東京大学大学院工学系研究科
3シンクサイト株式会社
キーワード:
光細胞解析
,
蛍光イメージング
,
フローサイトメトリー
,
機械学習
Keyword:
光細胞解析
,
蛍光イメージング
,
フローサイトメトリー
,
機械学習
pp.404-405
発行日 2017年10月15日
Published Date 2017/10/15
DOI https://doi.org/10.11477/mf.2425200666
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- Abstract 文献概要
大量の細胞の形それぞれを,高速に計測し,解析し,目的細胞を選択的に分取するには,形態識別型のセルソーターが必要である。そのためには,高速計測ハードウェアと高速解析という表裏一体の技術課題を同時に実現して,高速に大量の形態情報を処理する必要がある。筆者らは,新しい高速多色蛍光イメージング技術を開発すると同時に,機械学習モデルに“画像を見ずに”形態解析作業を委ねることにより,両課題を一挙にシンプルに解決した。
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