| Project/Area Number |
24K03256
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 90110:Biomedical engineering-related
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| Research Institution | National Institutes of Natural Sciences |
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Principal Investigator |
中江 健 大学共同利用機関法人自然科学研究機構(機構直轄研究施設), 生命創成探究センター, 准教授(兼任) (70617472)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岩野 智 宮崎大学, 研究・産学地域連携推進機構, 講師 (10734832)
纐纈 大輔 北海道大学, 人間知・脳・AI研究教育センター, 特任助教 (20437289)
南部 篤 生理学研究所, システム脳科学研究領域, 特別協力研究員 (80180553)
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| Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥18,590,000 (Direct Cost: ¥14,300,000、Indirect Cost: ¥4,290,000)
Fiscal Year 2026: ¥7,540,000 (Direct Cost: ¥5,800,000、Indirect Cost: ¥1,740,000)
Fiscal Year 2025: ¥5,330,000 (Direct Cost: ¥4,100,000、Indirect Cost: ¥1,230,000)
Fiscal Year 2024: ¥5,720,000 (Direct Cost: ¥4,400,000、Indirect Cost: ¥1,320,000)
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| Keywords | スマートネスト / コモンマーモセット / 空間再構成 / マーモセット / AkaBLI |
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| Outline of Research at the Start |
本プロジェクトでは、中江、岩野、南部、纐纈の連携チームにより生理学研究所で霊長類のマーモセットに対するスマートネストを開発する。この装置はパーキンソン病モデルに適用され、期待される細胞量の減少を以下の３ステップで検証する。まず、神経毒のMPTPで誘導されるパーキンソン病モデルに対して、麻酔下での生物発光技術AkaBLIで細胞量の減少を確認する。次に、スマートネストを構築し、ネスト内部での睡眠時における生物発光から細胞量が予測できるかを検証する。最後にパーキンソン病モデルにスマートネストを適用し、人手を介さずに毎日自動的に細胞量を計測し、細胞量減少を確認する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、マーモセットの睡眠行動を非侵襲的に計測・可視化する「スマートネスト」開発において、1. 静音・超低速回転機構、2. 画像計測用AI技術、3. 動的被写体の3次元再構成、という三つの柱で技術検証を行った。
１．静音・超低速回転機構の検証：従来の冶具ではモーター音や振動が動物の睡眠を妨げる課題があったため、ステッピングモーターとDCモーターの特性比較を実施。出力トルクと騒音レベルを定量評価した結果、DCモーターが約30 dBの静音化を実現できることを確認した。また、滑車比を1:3600に設定することで、モーター1回転（60秒）を対象軸1回転（約1時間）に変換し、マーモセットの自然な睡眠リズムを維持したまま長時間撮影が可能となった。
２．AIによる檻越し画像処理技術の開発：ケージ越しの撮影では檻の格子がノイズとなり、正確な行動解析を阻害するため、深層学習を用いて格子パターンを除去する手法を開発した。特にE2FGVIモデルをベースに、白黒カメラ映像から桟の輪郭を高精度に抽出・補正するアルゴリズムを開発し、格子跡を残さず消去できることを示した。これにより、夜間暗視カメラでの高コントラスト映像においてもマーモセットの毛並みや微細動作を鮮明に抽出できるようになった。
３．回転マーモセットの3次元再構成検証：動的被写体としてのマーモセット回転モックアップを対象に、PhotogrammetryとGaussian Splatting技術を併用した3次元再構成を実施。複数視点からの静止画像を用いる従来法に加え、連続回転映像をスプラッティング技術で時間軸上に統合し、高精細モデル生成を実現した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
スマートネストでの回転台について、極めて静かにかつ超低速に動かす技術は確立した。また、檻の外からの計測においてAIを用いた檻を画像から消去する技術や、回転台の上のモックを3次元再構成する技術の開発も順調であり、次年度の本格的な実験のための準備が整ったと言える。
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| Strategy for Future Research Activity |
すでに、AkaBLI光を検出する超高感度なカメラを購入済みであり、今後はこのカメラを利用して、実際にスマートネスト上でコモンマーモセットのAkaBLI光を検出することを第一の目標とする。実験を行う北海道大学ではすでに、麻酔下のコモンマーモセットのスマートネスト上での計測に成功しており、現在は飼育室内での計測のための申請を行っている段階である。また、これらに加えて画像処理技術に関してさらなる開発を行う。具体的には、AkaBLI光が脳のどの領域から得られているか理解するための逆光学技術を開発することで、得られた様々な方向の光学的画像を統合して、実質的な光の強さを検出する技術開発を行う。
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