免疫細胞の活動解析にAIを適用し自動化する需要は近年高まっており，その理由の1つとして解析者の人材不足が挙げられる．培養撮影された動画をフレームごとに進めながら活動を確認し解析するため，多くの手間がかかる．そこで，AI識別器をもちいて細胞画像を自動的に切り出すことができれば作業時間の短縮につながる．本研究ではこれらの作業短縮を目指す．AI識別器にはCNNという深層学習手法を用い，まず細胞画像を学習させて識別器の性能評価を行った．その結果，CNNが良い認識性能を発揮することを確認した．次に認識度の高い領域の累積頻度を算出し免疫細胞を自動的に選択するための「認識頻度空間」を定義し，細胞として認識される詳細な位置情報を生成することができた．これらを用いて実際の動画像のフレーム画像から，10個の免疫細胞を正確に切り出すことができた．本報告では，複数免疫細胞を自動的に切り出すことができたことを示す．
