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多剤耐性菌の出現は現代の世界的な問題であり、感染症を克服することは医学的重要課題の一つである。耐性菌の出現を抑制する手法を開発することは急務であると共に迅速な検出法の開発が求められている。本研究は、細菌の多剤耐性化過程において形態学的変化が生じていることに着目し、機械学習を用いて耐性菌の画像判別法を確立することを目的とした。
エノキサシン耐性菌株を用いて電子顕微鏡画像の機械学習判別の開発に取り組んだ結果、90%以上の高い精度で画像判別が可能な学習アルゴリズムの構築に成功した。さらに、耐性菌の構造的特徴を抽出し可視化させることに成功した。
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