涌井隆史 さんに関する公開一覧

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  1. 【課題・解決手段】多能性幹細胞の作成から前記多能性幹細胞が分化誘導によって特定の分化細胞に分化するまでの細胞の状態を示す細胞情報、及び前記分化細胞を得るための処理工程における履歴を示す工程履歴情報を取得する取得部と、前記取得部によって取得された前記細胞情報及び前記工程履歴情報に基づいて、前記多能性幹細胞の分化能を示す分化能情報を導出する導出部と、を含む情報処理装置を提供する。

    情報処理装置、導出方法、及び導出プログラム

  2. 【課題・解決手段】学習装置は、階層毎に、入力画像に含まれる空間周波数の周波数帯域が異なる特徴を抽出することにより、入力画像内の複数のクラスの判別を画素単位で行うセマンティックセグメンテーションを実施するための機械学習モデルを学習させる。学習データ解析部は、学習データのうち、アノテーション画像に含まれる周波数帯域を解析する。学習方法決定部は、学習データ解析部による周波数...

    学習装置、学習装置の作動プログラム及び作動方法

  3. 【課題】細胞に染色処理を施した場合の染色状態を、染色処理を施すことなく把握することができる細胞画像評価装置、および細胞画像評価プログラムを提供する。【解決手段】細胞画像の各関心領域に含まれる細胞の状態を評価する評価器21と、染色処理前の細胞を撮影した第1の細胞画像内における特定の関心領域、およびその特定の関心領域の周辺領域の評価結果と、第1の細胞画像と同じ撮影対象に染...

    細胞画像評価装置および細胞画像評価プログラム

  4. 【課題・解決手段】マーカ像検出部31が、デフォーカス量決定用の撮影画像からマーカ像を検出する。判別器32が撮影画像に含まれるマーカ像のデフォーカス量を判別する。判別器32は、各種デフォーカス量により撮影された複数の教師用マーカ像に関する特徴量を用いて学習がなされ、入力されたマーカ像のデフォーカス量を判別するものである。

    デフォーカス量測定装置、方法およびプログラム、並びに判別器

  5. 【課題】適正な培養の評価に寄与することが可能な機械学習モデルの運用装置とその作動方法および作動プログラム、並びに機械学習モデルの学習装置とその作動方法および作動プログラムを提供する。【解決手段】アノテーション画像は、学習用入力画像内の分化細胞、未分化細胞、死細胞、および培地の各々に対応する領域がクラスとして指定された画像である。かつ、アノテーション画像は、分化細胞、未...

    機械学習モデルの運用装置とその作動方法および作動プログラム、並びに機械学習モデルの学習装置とその作動方法および作動プログラム