研究内容

近年の顕微観察技術の発展は、多次元化や自動化に伴い多量の画像データを生成するようになりました。また、生物を対象とした顕微観察画像は形状が不定かつ時間的に安定した性状を示すことがなく、定量的な分析を実施するのは困難です。そのため、私たちは生物学的に意味のある画像特徴を抽出するためのアルゴリズム開発ならびに機械学習基盤の導入などを実施し、生物画像の定量的な分析を行っています。
また、開発した技法を画像処理・解析パイプライン化することで、大規模な画像データ解析基盤を構築し、効率的な生物画像データ解析を実践しています。