A novel cell tracking method through human-in-the-loop deep learning with partially annotated training data

Research Project

Project/Area Number	24K20885
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
Research Institution	Hirosaki University
Principal Investigator	藤本健二弘前大学, 医学研究科, 特任助教 (40982442)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000) Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2025: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000) Fiscal Year 2024: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
Keywords	細胞追跡 / Human-in-the-Loop機械学習 / 弱教師付き学習 / 人間参加型AI / バイオイメージインフォマティクス
Outline of Research at the Start	バイオイメージングで得られる動画像に対し，移動する細胞を追跡して移動軌跡を抽出することは，生命現象を理解する上で重要である．近年，深層学習によって高精度な追跡が実現されつつあるが，現状の深層学習は大量の「正解」を必要としており，「正解」の作成（＝人力での追跡）にかかる労力が大きい．そこで，少数の細胞についての「正解」のみでモデルを訓練した後，人間がモデルの出力を修正し，その修正に基づいて再度モデルを訓練するような繰返しによって段階的にモデルを訓練する「人間参加型」の細胞追跡手法を開発する．これにより「正解」の作成にかかる労力が小さくなり，より効率的かつ精緻な生命科学研究につながると期待される．