画像×AI技術の実務活用化に向けたAI開発のポイントとボトルネック

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抄録

<p>　研究開発現場では光学顕微鏡を用いて多岐にわたる画像データを取得し、目的に応じたデータ分析、データ解析手法が求められる。画像データに対してはImageJをはじめとするデジタル画像処理技術が用いられるが、技術の進歩に伴い従来の演繹的アプローチでは目的を達成することが困難な事案が多数存在する。本稿では画像処理と深層学習（ディープラーニング、以下DLと称する）処理アプローチの違い、DLを用いた画像データへのアプローチと気を付けるべき項目、及びボトルネックポイントを記載する。DLの歴史やアルゴリズムの詳細については他書に記載が多いことから、本稿では割愛することをあらかじめ断っておく。</p>

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390293478725458304
  • DOI
    10.50971/tanigaku.2021.23_63
  • ISSN
    24365114
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用可

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