| Project/Area Number |
22K11997
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 60060:Information network-related
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| Research Institution | Tokyo University of Science, Yamaguchi |
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Principal Investigator |
山本 眞也 山陽小野田市立山口東京理科大学, 工学部, 講師 (10552375)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
嶋本 顕 山陽小野田市立山口東京理科大学, 薬学部, 教授 (70432713)
告 恭史郎 山陽小野田市立山口東京理科大学, 薬学部, 助教 (40825121)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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| Keywords | 行動推定 / 自動飼育 / 時系列データ分類 / ロギングシステム |
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| Outline of Research at the Start |
ゼブラフィッシュは生命科学分野におけるモデル動物として様々な実験に用いられており，各研究機関で飼育・繁殖が盛んに行われている．これらは定期的な人手が必要であり，安定した飼育をするための自動飼育システムや，実験において外部からの影響の少ない環境下での主観の入らない定量的な評価システムの実現が期待されている．そこで，本研究では，安定した飼育を目的とした自動飼育システムと定量的な評価を行うための飼育水槽の画像解析によるモニタリングシステムおよびログ情報を用いた機械学習による状態推定・行動推定手法について研究・開発を行う．
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| Outline of Annual Research Achievements |
令和5年度の計画は，(B)機械学習によるゼブラフィッシュの状態判別と経過予測手法の考案と実装，(C)リアルタイムロギング機構の実装について研究を行った．また，(D)システムの統合と評価についての準備として環境の構築を行った．
(B)について，カメラ映像の画像解析において水面の波紋や反射に大きく影響を受ける問題を解決するために，色空間をRGBからHSVに変更し，動的なしきい値を用いた前処理の導入を検討した．また，状態判別と経過予測手法について，時系列データに対応した機械学習アルゴリズムを7種の大まかな行動分類器を実装した．予備実験では90%を越える高い分類精度を示している．
(C)について，撮影・配信，保存，画像解析・数値ログ化，姿勢推定，行動推定，配信映像の複数同時再生の一連の流れを通して行えるように機構を結合した．ただし，ボトルネックが存在し，遅延が大きく，処理の並列化が不十分であるため，改善が必要である．
(D)について，小型魚類集合水槽システムを購入し，制御するための仕組みを導入した．ただし，現状ではON/OFFによる制御であるため，よりフレキシブルに制御するために改善が必要である．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
令和5年度の課題として設定した
(B)機械学習によるゼブラフィッシュの状態判別と経過予測手法の考案と実装，(C)リアルタイムロギング機構の実装，(D)システムの統合と評価についての準備として環境の構築についての研究は比較的順調であったものの，外部発表までには至らなかったため，やや遅延が認められる．
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| Strategy for Future Research Activity |
令和6年度の計画は，これまでの研究成果である(A)画像解析によるゼブラフィッシュの活動のさらなる高精度なロギング，(B)機械学習によるゼブラフィッシュの状態判別と経過予測手法の考案と実装，(C)リアルタイムロギング機構の実装についてブラッシュアップを行う．
その後，(D)システムの統合と評価を行うため，小型魚類集合水槽システム全体の制御と飼育水槽ごとの制御で矛盾が生じないよう自動飼育システム間の協調動作の実現，および，すべての機構について並列処理を改善し，自動ロギングおよびその結果に基づく自動制御と客観的な観測を行う．最終的に，システムを数週間単位で長期稼働させ，評価実験を行う
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