【予算総額250万円】顕微鏡用画像解析Webアプリケーションの開発

【目的】顕微鏡用画像解析Webアプリケーションの開発 【背景】 画像解析シングルWebアプリケーションの追加修正と開発をお願いしたいです。 大きく分けて ①画像の挿入・構築・表示の実装 ②画像の処理・解析の実装 ③機械学習・深層学習の実装 があります。 ①について bioformats(OME-serverは用いない）を用いて各メタデータを Vesselの自動選択 Vessel holeの自動紐づけ（カラム、ロウ） チャネルの自動紐づけ（重ね合わせ表示） 対物レンズの自動紐づけ Zスタックの自動紐づけ タイムラインの自動紐づけ に自動紐づけ leaflet,bioformatsもしくはOpenCV.jsでタイル状の画像を表示 表示するタイルは連結する必要があり、画像のはしごとのパターンを認識して貼り付けるStichng機能の実装 タイル連結の順番の組み合わせ縦向き・横向き・左右反転・上下反転・牛降順 枚数に対する行と列の数の設定 XYの隙間の設定 パターンマッチング・パターンマッチングの％設定・XYの重なりpixel領域の設定 シェーディング補正 ホワイトバランス・ブラックバランス設定 エッジ吸着 吸着設定なしで結合 ３Dの表示・抽出 タイムラインの表示・抽出 bit数の維持 ２Dと３Dファイル項目の実装:openCV,openGL,付随するgithub （二値化、強調、平均化、２D/3Dデコンボリューション、簡易デコンボリューション、デジタル微分干渉、デジタル位相差、フォーカス合成、分離、均一化、減算、演算など） 測定の実施及び測定データの取得（２Ｄ・３Ｄ・動画） 機械学習機能の実装 深層学習機能の実装 深層学習ライブラリの実装１１個ほど ＧＣＰへの実装 テスト検証 bioformatsダウンロードページ https://www.openmicroscopy.org/bio-formats/ 機能的には画像の紐づけはOMEO、CellProfiler、画像フィルタ・処理と解析と機械学習はImagePro10、深層学習はTensorFlowを想像していただけると こちらの要望しているものが理解しやすいです。またこちらのOMEO、Cell Profiler、ImagePro10、TensorFlowがわからないとこの案件は難しいと思います。 画像の実装と構築に関してはより専門的ですので資料を添付いたします。 ②，③については添付のＷｅｂアプリ概要の説明のエクセル資料をみていただければと思います。 Ｏ列の優先度がSSとSとＡが今回お願いする機能になります。 【提案方法】 専門的な分野になりますのでご自身でいろいろ調べる必要があります。 特にbioformatsに関しては事前に試してから応募してください。 【金額】 ２５０万円 上記の金額からココナラさまの手数料を引いたものが報酬になります。 【重視する点】 クオリティ、納期、提案力、レスポンス、NDAを契約している方。顕微鏡用画像解析ソフトウェアに精通している方