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定量位相画像を用いた組織診断において，AI技術によってスループットや認識精度を向上させることができるかどうかを検証した．その結果，一般画像の解像度向上に用いられるディープニューラルネットワークモデルが定量位相画像の解像度向上にも有効であることを示唆する結果を得た．しかし，改善効果はわずかであり，ネットワークモデルやデータセットのさらなる改良が必要であるという見解を得た．また，サポートベクターマシンを用いた複数のマーカーによる識別を行い，単独のマーカーのみを用いた場合よりも高い認識率を達成できることを確認した．さらに主成分分析を用いて詳細な解析を行い，各マーカーの寄与を可視化した．
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