生命科学領域向けAIエンジン

LS Photo Series

Deep Learningを応用したAIエンジンを搭載
少量データで人工知能(AI)を構築
細胞・組織・生体写真の取り扱いを強力サポート

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LS Photo Seriesとは

生命科学領域に特化したAIエンジンを活用し、 画像分類、範囲判別、異常検知機能を持ったソフトウェアシリーズです。
使用する環境や用途に合わせてカスタマイズを行うため、柔軟な対応が可能です。
ISP独自エンジンにより、少量のデータからイテレーティブにAIの精度を向上させることができます。

製品の特徴

少量での学習

通常、Deep LearningのようなAIの学習には、膨大な量の学習データが必要です。しかし、生命科学分野ではデータ収集にかかるコストと時間がネックとなり十分な量の学習データを用意できず、AIを利用できないケースが多く見られました。
自社製の独自エンジン「REEL」は、少ない学習データからでもDeep Learningの強力な特徴抽出能力を可能にしました。
「REEL」は既に幅広いISPの画像AI製品に応用されており、製造業、建設業等のユーザーから高い評価を得ています。

学習イメージ

柔軟なカスタマイズ性

AIエンジンはあくまでも部品であり、いくつかの機能を組み合わせながら目的のシステムを構築して、はじめて使いやすいツールとなります。
ISPは「REEL」をはじめとしたAIエンジンや、多くの画像処理ライブラリを保有しています。システムインテグレーターとしての経験を元に、これらの部品を適宜組み合わせることで、お客様のニーズに合った使い勝手の良い画像AIツールに仕立てます。

試行錯誤によるイテレーティブラーニング

「REEL」は少ないデータ量で学習が可能な反面、大量のデータで学習させたDeep Learningには性能面で劣ります。LS Photoシリーズが提案する「イテレーティブラーニング」の枠組みでは、AIが判断ミスをしたデータを学習データに加えて復習を行い、これを繰り返すことで実用に十分なレベルにまで精度を向上させることが可能です。
一般的なDeep Learningの学習には通常数時間~数十時間が必要ですが、「REEL」は少ないデータ量で学習が可能なため数十秒で完了します。容易に再学習を行えるためイテレーティブラーニングが可能となり、長期的なトレンドの変化に追従しながらAIを育てていくこともできます。


シリーズ紹介

1. 画像分類ツール

学習データをクラスごとに投入し、分類モデルを作成します。
判別結果が誤っていた場合は、誤った判別データを学習データに組み込んで再学習を行うことで、正しく判別させるモデルを作成し直すことが可能です。
紹介している画像はデモ用ツールを使用した画像のため2クラス分類しか行っていませんが、クラス数の増加や、その他追加したい機能等、要望に応じて追加カスタマイズ開発が可能です。

オーファンGタンパク質共役型受容体を組み込んだβ-アレスチン-GFP発現ヒト骨肉腫細胞U2OS株を化合物条件の有無で撮影された画像への適用
Ilya Ravkinが提供した BBBC016v1 画像データセット [Ljosa et al., Nature Methods, 2012]をBroad Bioimage Benchmark Collectionから取得し、編集した画像を学習・判別画像に使用しました。

ツール動作イメージ(1)

ツール動作イメージ(2)


2. 範囲判別ツール

判別させたい画像の物体を数点クリックする簡単操作で、クリックした情報に基づいてAIが範囲判別を行います。
判別モデルは判別後画像を確認しながら作成することができ、保存したモデルを使用して新しい画像の判別ができます。
判別結果を利用した計数機能や面積測定機能等、お客様の要望の機能を組合せたツールを作成いたします。

ヒト骨肉腫細胞U2OS株を着色した画像の適用例

判別前

判別後




カウント機能(イメージ図)

面積測定機能(イメージ図)




3. 異常検知ツール

同一の物体を撮影した画像が複数ある場合、その中から異常のある画像を検知します。
または、画像中に同一の物体が複数存在する場合、異物を検知します。





導入にあたって

導入の流れ

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画像をお持ちの場合は、簡易的な評価であれば無償でお請けいたします。まずはご相談ください

製品を導入したい

製品導入にあたって、ユースケースにあわせてソフトウェアをカスタマイズ開発します。
追加機能の要望がありましたらご相談ください。



お問い合わせ

製品に関するお問い合わせや御見積依頼については、メールにて受け付けております。

ls-photo@ml.isp.co.jp

営業時間:10:00~17:00(ただし、土曜日、日曜日、祝日、当社指定休業日は除く)


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