製品案内(4)

製品名：PST edge detection
UCLA Prof. Bahram Jalali 研究室開発技術 / 評価者募集中

従来技術との違い

特徴１　明るさ（背景輝度）が異なる画像であっても、texture/featureを忠実に検出できる。
・AI・機械学習を用いた画像解析を安定 (texture検出のばらつき低減)にします。
特徴２　暗い画像であっても試料の認識ができるので、照明光量の減光ができる。
・光毒性のあるの試料(細胞) の長時間観察を可能にします。

効果検証１: 背景輝度の違いに起因するAI画像解析ばらつき低減(texture/morphology値のばらつき防止)　
背景：

画像のAI判定・機械学習に用いる評価値であるテキスチャー値は、画像輝度に基づく数値であるので、背景輝度の変化により数値が変化します。また、モルフォロジー値も境界幅がboldになると数値が変化します。
検討内容：

意図的に輝度を変化させた６つの画像において、テキスチャー(entoropy)を検出した結果、PST処理を行うことにより、安定したテキスチャー値が検出できることが解りました。・AI・機械学習を用いた画像解析を安定 (texture検出のばらつき低減)にします。

効果検証２: 輝度を1/4に低下させたタイムラプス画像からの細胞系譜解析　
背景：

光毒性のある細胞は、照明光の照射による細胞の劣化/損傷があるので長時間観察に不向きであり、損傷を与えない状態での細胞系譜解析（cell daughter analysis）の構築が困難である。
検討内容：

意図的に輝度を1/4に低下させたB細胞のタイムラプス画像であってもPST処理することにより細胞認識が容易となり、細胞系譜解析を得ることに成功した。協業者: Prof. Alexander Hoffmann, Signaling Systems Laboratory, UCLA

ピンポイントフォトニクス株式会社は開発者であるProf. Jalaliと協業としてPSTソフトの事業開発を行っております。