Cell Pocket

AIを用いた画像解析のワークフロー

STEP 1. 解析のゴールの設定

解析で得たい結果を明確にします。
例）スフェロイドの面積や円形度のバラツキを評価

STEP 2. 学習データの取得

目的の結果を得るために必要な画像を収集します。
最小では10枚程度の画像データから検証することが可能です。

STEP 3. 学習、性能評価

学習を行いテスト画像から性能を評価します。Cell Pocket™では自動的にテスト画像を振り分け、
テスト画像全体での数値的な評価とテスト画像でどの領域に推定ミスがあったかを出力します。
下図ではスフェロイドの領域を正確に推定できたかを評価しています。