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細胞表面には一般的な光学顕微鏡では観察の困難な無数の微小構造が存在しており、それらのダイナミクスが細胞機能に関与している。走査型イオンコンダクタンス顕微鏡（SICM）はこの様な微細構造の変化を観察できるツールであり、本研究では機械学習との融合による時間分解能の改良を目指した。機械学習には大量の教師データが必要であるため、まずは長時間自動で計測可能な装置系、ならびに機械学習に必要な実行環境を整備した。また、作製した装置系を用いて高画素でのイメージングに成功しており、SICMで計測したデータを学習可能な形に変換するプログラムも開発できた。
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