ビックデータ・IoTの時代となり大量の画像・動画データが得られるようになりました。一方でその画像の処理には膨大な手間がかかります。私たち大量のデータから有益な情報をすばやく抽出することに挑戦してきました。
AASの機能
- 動画を含め大量の画像データを一括解析
- ニーズに合わせて使えるモジュール設計
- 新たなAIモジュールの追加やAIの学習も
このソフトウェアを使えば、大量の画像を自動的に解析することが可能です。多数のモジュールを自由に組み合わせることで、お客様のニーズに合った解析を実現します。AIを用いた自動認識モジュールにより、従来は人間でも難しかった作業の自動化を可能にしました。
特長
1. 大量のデータを一括解析
フィルタリング機能と多数のモジュールを自由に組み合わせることで、お客様のニーズに合った解析を実現します。例えば特定の条件を満たしたデータには処理Aを、別のデータには処理Bを適用するといった指定も可能です。外部の実行ファイルによる処理を間に挟むことも自由自在です。
2. AIによる自動認識
AIを用いることで、これまで人間であっても困難だった作業の自動化が可能です。例えばラベリングなど画像中の物体認識はAIの得意とするところです。あらかじめ認識させたい対象を学習させることで、新たに得られた画像からも同じ対象を認識、検出させることが可能です。新たなAIの学習は弊社にて承っております。また、ご依頼いただければより複雑な入出力をもったAIの構築も可能ですので一度ご相談ください。
応用例
1. 顕微鏡画像中の細胞とその輪郭の認識
顕微鏡画像から細胞の領域だけを抽出し、個々の細胞をラベリングします。ラベリングした情報を次の解析に利用することも可能です。平滑化やノイズリダクションなどの処理を組み合わせることで様々な計測条件のデータを一括して処理できます。
2. 動画内の移動する対象の認識および追跡
大量の輝点をひとつひとつラベリングし、更にその時間変化を追跡することができます。統計解析モジュールを使えば得られたデータの解析も同時におこなうことができます。必要な解析があればご要望に合わせて追加することが可能です。
3.大量のデータを解析した実例 -細胞集団の不均一性の解析-
本ソフトウェアにより、自動化顕微鏡から得られた大量のデータを解析しています。人の手では１日に10データほどの処理が限界なところを、本ソフトウェアの導入により2000位上のデータを自動で解析し、統計解析の結果を出力させることが可能になりました。
この解析により、大量の細胞が全く同じ処理をしているにもかかわらず示す不均一性を統計的に示しました。いわゆる細胞の個性と呼ばれる結果のばらつきがどのような条件で広がるのかを統計的に示しました。
Yasui et al, “Automated single-molecule imaging in living cells” Nat Commun 2018; 9: 3061.
動作環境
- ネットワークに接続したWindows7 以降のWindows OSを搭載したPC
- Nvidia ※GPUがあるとAIによる処理が高速化されます。