Development of a new clustering technique for biological component analyses

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分離分析のための成分間の重なりやノイズに強い新クラスター分析法の概要関連する研究成果として、2022年度の論文発表では、分離分析データのクラスタリングに関する研究において、細胞分類に関する検討を行っている。画像による分類では、既知や未知を問わず様々なノイズの影響を受ける。このような中で正しい分類の可能性について検討を実施した。本研究に関しては、共著者として「Relationship between Liquid-Based Cytology Preservative Solutions and Artificial Intelligence: Liquid-Based Cytology Specimen Cell Detection Using YOLOv5 Deep Convolutional Neural Network」と「Effect of Specimen Processing Technique on Cell Detection and Classification by Artificial Intelligence」の 2編の論文を投稿した。学会発表に関しては、2022年10月に行われた第69回日本臨床検査医学会学術集会において検査方法の比較法の説明として「方法間比較のための回帰直線・偏差図の問題点と使い分け」について講演を行った。また、2023年4月22日にAsia-Pacific Forum of Medical Laboratory Sciences（APMFMLS)22th学会（台湾）の「The Application of Artificial Intelligence in Laboratory Medicine」シンポジウムにて従来の統計手法を用いた分類法とAIを用いた分類法に関する利点と欠点について報告を行った。この講演では、これまで行ってきた疾患分類やクラスター分析、画像解析などの科研費による研究成果について講演した。