画像解析と機械学習を用いた微生物の細胞計数検出モデルの構築

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2024-11-27
• タイトル: 画像解析と機械学習を用いた微生物の細胞計数検出モデルの構築
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 静岡産業技術専門学校
• 著者所属: 静岡産業技術専門学校
• 著者所属: 静岡大学理学部地球科学科
• 著者所属: 静岡産業技術専門学校
• 著者所属: 静岡産業技術専門学校
• 著者所属: 静岡大学工学部大学院総合科学技術研究科工学専攻
• 著者所属: 静岡大学理学部 - 地球科学科大学院総合科学技術研究科理学専攻
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Shizuoka Industrial Technology College
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Shizuoka Industrial Technology College
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Shizuoka University Faculty of Science-Department of Geosciences
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Shizuoka Industrial Technology College
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Shizuoka Industrial Technology College
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Shizuoka University Faculty of Engineering Graduate School of Integrated Science and Technology Department of Engineering
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Shizuoka University Faculty of Science-Department of Geosciences Graduate School of Integrated Science and Technology Department of Science
• 著者名: 坂本, ゆかり; 小泉, 勇馬; 石川, 和音; 塩崎, 雅基; 梅原, 孝仁; 永田, 正樹; 木村, 浩之
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究では，画像解析と機械学習を用いて，蛍光顕微鏡で撮影した微生物の画像から細胞計数を行う検出モデルを作成し，その精度をマニュアルカウントと比較して検証した．画像処理および解析には OpenCV を使用し，学習データの作成と検証データの加工を行った後，YOLOv8 を用いて検出モデルを構築した．作成した検出モデルの結果をマニュアルカウントと比較し，マニュアルカウントに対する再現性を評価した．また，学習データとして実際の撮影画像ではなく，OpenCV を使用して作成した簡略化された微生物の画像を用いることで，特定の微生物細胞の形状に依存しない，多様な形状の微生物に対する認識率の向上を目指した．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12055912
• 書誌情報: 研究報告バイオ情報学（BIO）; 巻 2024-BIO-80, 号 13, p. 1-2, 発行日 2024-11-27
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8590
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会