深層学習×データ解析により、多量のデータを活用して試料特性を評価できます
概要
3種類の乳酸菌を混合させた試料をSEM観察し、得られた画像から深層学習を用いて種類ごとに乳酸菌を抽出しました。さらに、データ解析を行い、乳酸菌の形状をもとに細胞周期上の存在比を求めました。
データ
■深層学習による乳酸菌の領域抽出

■乳酸菌のデータ解析

3種類の乳酸菌を混合させた試料をSEM観察し、得られた画像から深層学習を用いて種類ごとに乳酸菌を抽出しました。さらに、データ解析を行い、乳酸菌の形状をもとに細胞周期上の存在比を求めました。
■深層学習による乳酸菌の領域抽出

■乳酸菌のデータ解析

POINT
対象物の抽出に深層学習を用いると様々なバリエーションがある画像に対して一定の
基準のもと抽出ができます。また、抽出した多量の対象領域を解析することで統計的な
評価を行うことが可能です。
| MST技術資料No. | C0689 |
|---|---|
| 掲載日 | |
| 測定法・加工法 | [SEM]走査電子顕微鏡法 [(S)TEM](走査)透過電子顕微鏡法 |
| 製品分野 | バイオテクノロジ 医薬品 化粧品 日用品 食品 |
| 分析目的 | 形状評価/製品調査 |
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