細胞種を機械学習で判別する!

今回は深層学習、ディープラーニングで細胞の種類を判別してみたいと思っています。判別するのは私が普段実験で使っている上皮細胞のEpH4という細胞と、遺伝子発現用のHEK293という細胞です。

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ImageJ plugin で Hello world! #2

非情報科学研究者 (特に生物系研究者) が ImageJ plugin を作るために超えるべき壁やTipsをまとめます。今回から早速 ImageJ plugin を作成していきます。

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RBM(Restricted Boltzmann Machine)とは

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音声変換でよく用いられるRBM(Restricted Boltzmann Machine)について紹介します。
三好 裕之 | 131 view
LPixelが関わる3つの国プロ研究員採用説明会〜細胞・病理・農業画像解析の最先端〜

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今月10月28日(金)に開催されるLPixelのイベント情報です!
三好 裕之 | 154 view
LSTMとは〜概要と応用について〜

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音声信号処理や文章・対話の生成に用いられているLSTM(Long Short Term Memory)についてまとめました。
三好 裕之 | 529 view
形状解析

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今回は特徴量解析について、ImageJ(またはFiji)を使ってどうやればよいかについてご紹介します。
pythonによるtensorflow〜deepdreamによる画像変換〜

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今回は前回のtensorflowの記事に引き続き、deepdreamによる画像変換についてご紹介します。
三好 裕之 | 495 view
多様体を理解するpart1〜座標系とは〜

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多様体の工学的応用についてご紹介します。
Deep learningで画像認識③〜ネオコグニトロンとは?〜

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Deep learningは、画像認識において大きな成功を収めています。そこで用いられる多層ネットワークは、畳み込みニューラルネットワーク(convolutional neural network:CNN)と呼ばれており、画像認識に適した独特の構造を持っています。
木田智士 | 933 view
pythonによるtensorflow〜インストール、サンプルの実行〜

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今回は、いま注目されている「tensorflow」についてご紹介します。
三好 裕之 | 449 view
Neural Network with Julia 〜Kaggleの文字認識(DeepLearning)の前処理〜

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今回もNeural NetworkをJuliaで実装する方法についてご紹介します。
ライフサイエンス×ITベンチャー2社合同エンジニアMeetUp!〜最先端のゲノム解析と画像解析〜

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いままで画像処理エンジニアMeetUpや医用画像処理、DeepLearningMeetUpなどのイベントを弊社では開催しました。来月9月23日に「ライフサイエンス×ITベンチャー2社合同エンジニアMeetUp!〜最先端のゲノム解析と画像解析〜」と題して、株式会社アメリエフさんと合同でイベントを開催します!
Deep learningで画像認識②〜視覚野と畳み込みニューラルネットワーク 〜

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前回に引き続き、Deep learningで画像解析についてご紹介します。今回は、畳み込みネットが画像認識に適している理由を解説しようと思います。
木田智士 | 683 view
人工知能エンジニアMeetUp!#3〜医療ビッグデータの活用〜のまとめ

人工知能エンジニアMeetUp!#3〜医療ビッグデータの活用〜のまとめ

先日、「人工知能エンジニアMeetUp」と題して、医療ビッグデータの活用に関する講演がありましたのでその模様をご紹介します。
Deep learningで画像認識①〜Deep Learningとは?〜

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Deep learningとは、人間の脳の神経細胞のネットワーク(ニューラルネットワーク)を模倣した情報処理技術です。その活用方法についてご紹介します。
木田智士 | 2,557 view
画像処理・画像解析エンジニアMeet Up! #3 〜Lp-tech2周年特集〜を終えて

画像処理・画像解析エンジニアMeet Up! #3 〜Lp-tech2周年特集〜を終えて

2016年7月22日に画像処理・画像解析エンジニアMeet Up! #3 ~Lp-tech2周年特集~がありました。様子についてご紹介します。
Juliaで学ぶ画像処理〜cifar-datasetsでニューラルネットワークpart2〜

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今回は前回のcifar-datasetsで作った識別器を使って、画像の分類をする方法についてご紹介します。
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