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深層学習を用いて、培養細胞の分化や細胞種を蛍光分子等使わず非侵襲に判断することの出来る技術の構築を行った。C2C12細胞(マウス筋芽細胞)の分化誘導を開始した日をDay0とし、CNN (Convolutional Neural Network)にDay0、Day3、Day6の位相差画像データを分類させたところ91.8%の正答率を達成した。また、DNN (Deep Neural Network)により3種類の生体組織由来のラマンスペクトルデータを86.2%の精度で分類することに成功した。さらに、アンチストークスラマン散乱(CARS)を用いることでデータ取得速度を大幅に向上させた。
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