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研究キーワード：京都大学における「フーリエ変換」 に関係する研究一覧：1件
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発表日：2025年7月27日
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画像解析と機械学習を用いたヒトiPS細胞の分化効率の早期・非破壊予測法を開発
機械学習を用いることで、位相差細胞画像から分化効率を非破壊的に予測することに成功した。骨格筋幹細胞の82日目における分化効率を24～34日目の画像から早期に予測できることが明らかとなった。効率のよい分化細胞の取得に貢献し、ヒトiPS細胞を用いた再生医療研究が加速することが期待される。1. 要旨 北條未来 元研究員（当時：CiRA...
キーワード：ランダムフォレスト/画像データ/機械学習/主成分分析/筋分化/ボトルネック/フーリエ変換/ミオシン/differentiation/iPS細胞/臨床応用/筋肉/骨格筋/妥当性/遺伝子導入/幹細胞/再生医療/細胞分化/創薬/分化誘導/ヒトiPS細胞/遺伝子/遺伝子発現/難病
他の関係分野：情報学生物学工学農学