AIによる非侵襲的幹細胞コロニー同定とその行動解析

細胞培養モニタリングは、培養細胞を研究し、健康やウェルビーイングに関する重要な結論を導き出すためにモニタリングする、臨床上不可欠なプロセスである。このプロセスに対する従来のアプローチでは、人による多大な介入が必要であり、その結果、細胞が損傷し、得られた結果に誤差が生じる可能性がある。

この場合、連続した時間にわたって細胞をモニターすることは不可能であり、多数の細胞サンプルを収集し、安全な環境で培養することは、臨床オペレーターにとって非常に困難である。

本論文では、効率的な非侵襲的細胞コロニー観察アプリケーションを提供するソリューションを提案する。このソリューションには、細胞コロニーのセグメンテーションと、一連の時系列ビデオによる細胞コロニーの挙動（すなわち、健全な細胞コロニーか不健全な細胞コロニーか）の認識が含まれる。また、コンピュータビジョンとAI駆動のパターン認識アルゴリズムを組み合わせることで、操作時間を短縮し、細胞の品質分析におけるオペレーターのパフォーマンスを向上させ、細胞の無駄を最小限に抑えることができる。