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講演抄録/キーワード
講演名 2022-07-22 16:20
Image Classification of Cancer Cells Treated with IRDAptermer
Rahman Rawnak MimYuuka YamagataYoshiro ChumanShogo MuramatsuNiigata Univ.
抄録 (和) This work evaluates convolutional neural network (CNN)-based image classifiers for determining the effect of a cell membrane-permeable DNA aptamer molecule, IRDAptamer, on cancer cells. The purpose of this study is to automate the classification of whether DNA aptamers, which are fragments of DNA, have reached the nucleus of cancer cells from three types of images. The three types of images are phase images of cells, fluorescent images of cell nuclei, and fluorescent images of drugs. It is proposed to form three-channel images of these three types of images as multimodal information and to design a classifier for their screening by transfer learning of existing CNNs. It is expected to contribute to rapid screening in the development of future drug discovery. In this study, the authors construct CNNs for classification by various data augmentation and transfer learning of various CNNs and evaluate the effectiveness of each method by comparing their accuracies. 
(英) This work evaluates convolutional neural network (CNN)-based image classifiers for determining the effect of a cell membrane-permeable DNA aptamer molecule, IRDAptamer, on cancer cells. The purpose of this study is to automate the classification of whether DNA aptamers, which are fragments of DNA, have reached the nucleus of cancer cells from three types of images. The three types of images are phase images of cells, fluorescent images of cell nuclei, and fluorescent images of drugs. It is proposed to form three-channel images of these three types of images as multimodal information and to design a classifier for their screening by transfer learning of existing CNNs. It is expected to contribute to rapid screening in the development of future drug discovery. In this study, the authors construct CNNs for classification by various data augmentation and transfer learning of various CNNs and evaluate the effectiveness of each method by comparing their accuracies.
キーワード (和) Visual screening / Multimodal images / CNN / VGG16 / VGG19 / ResNet50V2 / Inception V3 / Image Classification  
(英) Visual screening / Multimodal images / CNN / VGG16 / VGG19 / ResNet50V2 / Inception V3 / Image Classification  
文献情報 映情学技報, vol. 46, no. 20, ME2022-70, pp. 23-26, 2022年7月.
資料番号 ME2022-70 
発行日 2022-07-15 (ME) 
ISSN Print edition: ISSN 1342-6893  Online edition: ISSN 2424-1970
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研究会情報
研究会 ME  
開催期間 2022-07-22 - 2022-07-22 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) 画像処理・マルチメディア情報処理・インタフェースとその応用,一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 ME 
会議コード 2022-07-ME 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Image Classification of Cancer Cells Treated with IRDAptermer 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) Visual screening / Visual screening  
キーワード(2)(和/英) Multimodal images / Multimodal images  
キーワード(3)(和/英) CNN / CNN  
キーワード(4)(和/英) VGG16 / VGG16  
キーワード(5)(和/英) VGG19 / VGG19  
キーワード(6)(和/英) ResNet50V2 / ResNet50V2  
キーワード(7)(和/英) Inception V3 / Inception V3  
キーワード(8)(和/英) Image Classification / Image Classification  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) Rahman Rawnak Mim / Rahman Rawnak Mim /
第1著者 所属(和/英) Niigata University (略称: Niigata Univ.)
Niigata University (略称: Niigata Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) Yuuka Yamagata / Yuuka Yamagata /
第2著者 所属(和/英) Niigata University (略称: Niigata Univ.)
Niigata University (略称: Niigata Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) Yoshiro Chuman / Yoshiro Chuman /
第3著者 所属(和/英) Niigata University (略称: Niigata Univ.)
Niigata University (略称: Niigata Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) Shogo Muramatsu / Shogo Muramatsu /
第4著者 所属(和/英) Niigata University (略称: Niigata Univ.)
Niigata University (略称: Niigata Univ.)
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講演者
発表日時 2022-07-22 16:20:00 
発表時間 30 
申込先研究会 ME 
資料番号 ME2022-70 
巻番号(vol) 46 
号番号(no) no.20 
ページ範囲 pp.23-26 
ページ数
発行日 2022-07-15 (ME) 


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