Cell Pocket

細胞観察サポートWebアプリケーション

深層学習を手早く,簡単に実施する

深層学習から解析までの7つのステップを,Cell Pocketなら簡単に実施できます

深層学習ステップ

1. データの準備

深層学習に必要なデータは解析対象の画像( 明視野画像等)と解析対象のラベルデータです。

 
 
 
 
Good Point!

​Cell Pocket なら複雑なデータ管理も容易です。

 

2. データ選択

学習と性能評価に使うデータを選択します。

 

Good Point!

実験条件や画像の種類を確認しながら、対象のデータを一括選択できます。

データ選択

3. データセットの作成

画像とラベルとの紐づけ&学習用とテスト用にデータを分割します。

 

Good Point!

ファイル名から自動的に画像とラベルの紐づけを行い、学習/テストデータのランダム振り分けもクリック1回です。

データセットの作成

4. 学習済みモデルの作成

作成したデータセットに対して学習とテストを行います。

 

Good Point!

複数の学習済みモデルを登録でき、過去のデータとの比較も容易です。

学習済みモデルの作成

5. 学習済みモデルの評価

 

Good Point!

​テストデータに対する結果を数値的にも視覚的にも確認できます。

学習済みモデルの評価

6. 解析レシピの作成

解析レシピの作成学習済みモデルで推定した細胞の領域に対して、「細胞数を数える」「 面積を算出する」などの解析処理を追加して解析レシピを作成します。

Good Point!

一度作成した解析レシピは、メイン画面の「解析実行」から選択して実施できます。
登録したデータに対して、メイン画面で一括してデータを選択して解析できます。

解析レシピの作成

7. グラフ化

 

Good Point!

計測結果は培養日やウェル、継代数などの比較対象を入れ替えて表示できます。

グラフ化

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