CASE 01 / 画像分類・予測モデル
高血圧判定モデルの開発
画像を用いた高血圧判定の研究モデルを実装。機械学習と深層学習の学習・評価、画像の前処理、注目領域の可視化に対応しました。
医学系研究室の研究を支える
画像・スペクトル解析
画像の分類、異常検知、OCRによる数値読み取り、スペクトルデータの分類、ハイパースペクトル画像の可視化・評価。医学系研究室での研究支援として、データの特性に合わせたモデルと解析システムの開発に加え、開発したコードの解説や実験条件の設定補助まで行った実績をご紹介します。
Projects_
開発・支援実績
医学系研究室での研究支援に関する5つの事例です。開発の目的、処理構成、実装した機能、使用技術をご紹介しています。
CASE 02 / 異常検知
異常検知モデルの開発
One-Class SVMを用いた異常検知モデルを開発。交差検証・ROC評価とPCAによる可視化を組み合わせ、モデルを検証する処理を実装しました。
CASE 03 / スペクトル解析・分類
スペクトルデータ分類モデルの開発
スペクトルデータの2クラス分類を実装。DropD分類器、スペクトルの前処理、交差検証、ROC評価を組み合わせた解析処理を構築しました。
CASE 04 / 画像解析・波長解析
ハイパースペクトル画像解析システムの開発
波長ごとの反射データを画像として可視化。単波長・波長比のヒートマップ、二値化、教師領域とのDice評価、閾値探索を行う解析システムを構築しました。
CASE 05 / 業務効率化・画像読み取り
OCRによる研究業務の効率化
画像から数値を読み取り、解析用のCSVにまとめる作業を自動化して研究業務を効率化。OpenAI APIによる画像読み取りとテンプレートマッチングを組み合わせた仕組みを開発しました。
Support_
研究で使いこなせるまで伴走
研究に関わる4つの事例（CASE 01〜04）では、開発に加えて、研究室の皆さまがコードを理解し、実験に活用できるよう支援しました。
SUPPORT 01
開発したコードの解説
処理の流れ、各パラメータの意味、出力結果の読み方を説明しました。研究室内でコードを読み解き、修正や再実行ができる状態を目指しています。
SUPPORT 02
実験条件の設定補助
実験の目的に合わせて、前処理や学習・評価の条件など、コードの細かな設定を一緒に検討・調整しました。
Contact_
データに合った解析方法を、
一緒に検討します
扱う画像やデータ、解析したいテーマに応じて、必要なモデルと処理の仕組みをご提案します。検討段階からご相談ください。
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