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【スマホで読める実験医学】細胞組織像に対する発見的AIと生成AI
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細胞組織像に対する発見的AIと生成AI
Imaging AI for scientific discovery and generation, and its validation
Mami Taniuchi1）〜3）/Masao Ueki1）4）/Jun Akatsuka1）3）/Go Kimura1）3）/Yoichiro Yamamoto 1）〜3）：Pathology Informatics Team, AIP（Center for Advanced Intelligence Project），RIKEN1）/Mathematical Intelligence for Medicine, Graduate School of Medicine, Tohoku University2）/Department of Urology, Nippon Medical School Hospital3）/School of Information and Data Sciences, Nagasaki University4）（理化学研究所革新知能統合研究センター病理情報学チーム1）/東北大学大学院医学系研究科数理知能医学講座2）/日本医科大学付属病院泌尿器科3）/長崎大学総合生産科学域情報データ科学部4））
10.18958/7405-00001-0001119-00
画像に含まれる情報は膨大である．特に科学的発見を進めていくためには，実際に目で見て観察し理解することの意義は大きい．定量化やその数理解析を通して画像を客観的な情報として扱うことができるAI技術は，生物・医学研究を行っていくうえで，今後もさらなる発展が期待される．一方で，複雑なデータ解析の背後を理解するためには，複数の分野における知識の統合が必要となる場面も多い．本稿では，これまでわれわれが行ってきた細胞組織像を用いたAI研究の中から，がんに対する発見的AIを用いた研究例と，生成AIの一つである超解像技術を電子顕微鏡像に応用した研究の方向性について紹介したい．
細胞組織像，発見的AI，生成AI，マルチモーダル
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