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北陸先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究科 情報科学系

吉高 淳夫 准教授

顕微鏡写真から疾患の原因となる寄生虫を検出して種を識別するシステム

医療
小間 W-16

Japan Advanced Institute of Science and Technology Associate Professor Yoshitaka Atsuo

Parasite Detection and Identification based on Deep Learning

小間:小間番号   プレ:プレゼンテーション番号

3 すべての人に 健康と福祉を
出展ゾーン
大学等シーズ展示ゾーン
出展分野
医療
小間番号
W-16

共同研究者

金沢大学 先進予防医学研究センター
准教授 所 正治

展示概要

技術概要
日本だけでなく、世界の衛生環境は年々向上しています。しかしながら、他の疾患と比較して症例は少ないものの、寄生虫を原因とした疾患は今も報告されています。また、寄生虫の種はDNA解析だけでなく、形態に関する情報からも同定可能です。本技術は人に対して疾患の原因となるいくつかの寄生虫を対象とし、それらを顕微鏡写真の中から検出し、その種を識別する技術です。染色法などの観測条件の多様性に対応した深層学習による検出・識別法を提案いたします。

想定される活用例
・寄生虫検出、識別による寄生虫情報検索サービス
・寄生虫由来の疾患の診断支援システム

 

展示のみどころ
他の一般的な物体と比較して、検出、識別のための明確な視覚的特徴の乏しい顕微鏡画像中の原虫類などを対象として、局所特徴の分類や深層学習に基づく技術を展示します。従来の深層学習による応用と比較して、より的確に寄生虫体領域を検出し、種の識別を実現する独自の深層学習ネットワークによる手法を提案いたします。

 

虫体領域検出と識別の例

虫体領域の検出と識別結果の例 / Result of segmentation and identification of a parasite

お問い合わせ先

北陸先端科学技術大学院大学 産学官連携本部

メールアドレス:ricenter@jaist.ac.jp

電話:0761-51-1070   FAX:0761-51-1427  

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