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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
