"Tap"：生物学的現象の理解を革新するAI学習手法が登場。少ない学習データからも高精度な細胞追跡・解析が可能に

論文：https://doi.org/10.48550/arXiv.2305.05511
GitHub：https://github.com/weigertlab/tarrow

顕微鏡画像レベルで細胞を追跡・解析することは、生物学的現象の理解に不可欠です。
新たに開発された「Tap」は、この問題に対する効率的なソリューションを提供します。
本手法では、AIがラベル未付きの生細胞顕微鏡ビデオから生物学的に意味のある分析を行います。これにより、注釈付きデータの必要量を大幅に削減できる可能性があります。

例えば、iPS細胞の成長過程や分化を、より少ないデータと労力で詳細に追跡・解析することなどが可能になるかもしれません。