蛍光寿命イメージング顕微鏡法（FLIM）は、バイオメディカル研究において蛍光色素の減衰率を用いて蛍光顕微鏡法に追加的なコントラストを提供する強力な技術です。しかし、現在のところ、FLIMの計算、分析、解釈は複雑で遅く、計算コストが高的なプロセスとなっています。機械学習（ML）技術は、多次元FLIMデータセットから測定値を抽出し解釈することに適しており、従来の方法よりも大幅に速度を向上させることができます。本トピカルレビューでは、まずFLIMとMLの基本について説明します。次に、MLを使用した寿命抽出戦略とその応用についてまとめます。これは、従来の方法よりも高い精度でFLIM画像を分類およびセグメンテーションするためのものです。最後に、MLを用いてFLIMを改善する2つの潜在的な方向性について議論し、概念実証デモンストレーションも紹介します。