組織学画像から細胞核を識別するための機械学習モデル。このモデルは、様々な照明条件、細胞種、倍率、および画像化方式にわたって汎化する能力を持っています。肺癌や心臓病から希少疾患まで、ほぼすべての病気の研究を加速することを想像してみてください。データサイエンスボウルは、データサイエンティストや実践者に、最も野心的な使命、つまり核検出を自動化するアルゴリズムを作成し、与えられたテストデータからすべての重なりのない核を検出するアルゴリズムを作成することを提案しています。つまり、インスタンスセグメンテーションの機能を持つ必要があります。私たちは皆、癌、心臓病、慢性閉塞性肺疾患、アルツハイマー病、糖尿病などの病気に苦しむ人々を見てきました。多くの人は愛する人が亡くなるのを目撃しています。治療法が早く見つかれば、何千人もの命が変わることを考えてみてください。核検出を自動化することで、希少疾患から風邪まで、より早く治療法を解き明かす手助けができます。

# ## なぜ核なのか？

細胞の核を識別することは、ほとんどの分析の出発点です。なぜなら、人体の約30兆個の細胞のほとんどは、各細胞をプログラムする遺伝暗号であるDNAが満たされた核を持っているからです。核を識別することで、研究者はサンプル内の各個々の細胞を識別することができ、細胞がさまざまな治療法にどのように反応するかを測定することで、研究者は作用している根本的な生物学的プロセスを理解することができます。参加することで、チームは核を識別するプロセスを自動化するために取り組み、これにより薬物テストをより効率的に行うことができ、新しい薬が市場に出るまでにかかる10年の期間を短縮することができます。

謝辞

このプロジェクトの成功と最終成果には、多くの人々からの多くの指導と支援が必要でした。私は、プロジェクトの完了までこれらすべてを得ることができて非常に幸運です。私が行ったすべてのことは、そのような監督と支援のおかげであり、私は彼らに感謝することを忘れません。私は、私のプロジェクトガイドであるC - DACノイダに深い感謝を捧げます。彼は私のプロジェクト作業に熱心な関心を持ち、良いシステムを開発するために必要なすべての情報を提供して、私たちのプロジェクト作業が完了するまでずっと私を導いてくれました。

インスピレーション

ブーズ・アレンとカグルが主催するデータサイエンスボウルは、社会貢献のための世界最高のデータサイエンスコンペティションです。
データサイエンスボウルは、データサイエンティスト、技術者、専門家、および組織を集めて、データと技術を使って世界の課題に取り組みます。これは、人々が自分たちの情熱を駆使し、好奇心を解き放ち、グローバルな規模で変革をもたらすための影響力を増幅することができるプラットフォームです。