Shori Nishimoto

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予後の予測に向けた深層学習ベースの組織画像解析フレームワークの構築

がんの診断において、組織画像を基にした予後の予測は個々の患者に最適な治療方針を決定していく上で重要である。また、予後の予測を計算機を用いて自動で行うことで、客観的な予測が行えるだけでなく、病理学者が正確な評価に要する時間と労力を削減できる。そこで本研究では、深層学習手法を応用して、個々の患者の組織画像から予後を高精度に予測するフレームワークの構築を目指している。

Convolutional Neural Networkを用いた細胞の移動方向予測および画像特徴解析

本研究では深層学習手法の一つであるConvolutional Neural Netowork (CNN)を用いて、細胞の顕微鏡画像から細胞の移動方向の予測を行なった。また、CNNの予測結果に寄与する画像特徴を定量化・可視化することで、細胞の移動方向を決定づける形態的特徴を同定した。


Skills and qualities

SQL

0
0

Deep Learning

0
0

画像解析

0
0

Python

0
0

機械学習

0
0

Chainer, エレキベース, 編曲・作曲・楽譜スコア作成

 and 1 skills

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Accomplishments

予後の予測に向けた深層学習ベースの組織画像解析フレームワークの構築

Convolutional Neural Networkを用いた細胞の移動方向予測および画像特徴解析