シミズ　ユウタ   SHIMIZU YUTA   清水　雄太    所属   朝日大学  歯学部 口腔感染医療学講座 歯周病学    職種   助教
発表年月日	2020/03
発表テーマ	畳み込みニュートラルネットワークを用いた培養歯髄細胞密度評価法：ShizuiAI
会議名	第19回日本再生医療学会
発表形式	口頭（一般）
単独共同区分	共同
発表者・共同発表者	手塚建一, 武田知子, 清水雄太, 黒田依澄, 高橋滉平
概要	近年、再生医療技術の進展により、細胞の安定供給へのニーズが高まっている。しかし、細胞は細胞分裂などによる性質の大きな変動に特徴があり、品質の定量的評価を困難にしている。われわれはヒト歯髄細胞の性質に大きな影響を与える培養中の局所密度を評価するために、人工知能ShizuiAIを開発した。標準手順書に従い、歯髄細胞（DP74, GDP006）を培養した。1x106個のストック細胞から、手培養により約1x107細胞まで増殖させた後、自動培養装置を用いて約3x107まで拡大培養した。位相差顕微鏡および自動培養装置の組み込み撮像装置から細胞画像を得た。各画像を128pxまたは120px四方の小画像に分割して、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）のInception V3およびMobileNet V2を用いて深層学習を行なった。CNNは、細胞播種翌日の細胞散在状態（疎状態）と、３日後のコンフルエント状態（密状態）を用いて教育することによって、95%以上の精度で未知の画像を振り分けることができるようになった。疎状態と密状態が混在する画像は、その中間の値を示した。局所的な細胞の疎密にも反応し、培養皿の欠陥や傷なども検出できた。