[17a-WL2_101-1~9] 3.2 情報フォトニクス・画像工学

11:00 〜 11:15奨励賞エントリー

[17a-WL2_101-6] 回折ニューラルネットワークを用いた細胞透過光データの全光学的分類に関するシミュレーション研究

〇(M1)左神 法秀¹、Weng Yueyun²、Lei Cheng²、桶谷 亮介¹、平松 光太郎¹ (1.九州院理、2.武漢大学)

キーワード：

光ニューラルネットワーク、バイオイメージング

回折ニューラルネットワーク（DNN）は、光の回折・干渉を計算に用いた超高速信号処理技術として注目されている。これまで、MNISTなどの単純な画像のDNN分類が実証されてきているが、細胞画像のDNN解析は実証されていない。本研究では、大規模位相定量イメージングで取得した細胞透過光の振幅・位相ペアを用い、DNNによる細胞分類シミュレーションを行い、肺がん, 乳がん, 白血球細胞に対して96.1%の精度で分類できることを示した（N=4800）。