超高密度環境でロバスト性と汎 用性を実現した多物体追跡の研 究開発と応用
Publicly Offered Research
| Project Area | Resonance Biology for Innovative Bioimaging |
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| Project/Area Number |
18H04738
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
備瀬 竜馬 九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (00644270)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2020-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2019)
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| Budget Amount *help |
¥5,200,000 (Direct Cost: ¥4,000,000、Indirect Cost: ¥1,200,000)
Fiscal Year 2019: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2018: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
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| Keywords | バイオイメージインフォマティクス / 細胞トラッキング / 画像情報学 / 深層学習 / 顕微鏡画像解析 / コンピュータビジョン |
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| Outline of Annual Research Achievements |
生体内・組織内における分子・細胞レベルでの静止画像・動画像・4D(3D+時間)画像の観測による生命現象の解明に関する研究において，細胞挙動情報の定量化は非常に重要である．昨年度から研究開発を進めている「対象物体が超高密度で大量分布している環境においてロバスト性と汎用性を実現する多物体追跡技術」をさらに発展させた．
昨年度までに開発した「細胞尤度マップの位置推定手法」及び「フレーム間細胞対応付けスコアの算出手法」（医療画像解析分野のトップ国際会議MICCAI2019（採択率：30％）に採択）を用いた細胞トラッキングは従来手法より高精度を達成したが，検出と対応付けを独立で行っており，その一貫性が保証できないという課題があった．そこで，細胞位置推定と対応付けを同時に表現及び学習可能なCNNを提案し，さらに高精度なトラッキングを可能とした．この内容は，コンピュータビジョン分野のトップ国際会議であるCVPR2020（採択率：22％）において高評価を獲得し，口頭発表として採択されている．また，昨年度に提案した移動尤度結果と周辺の細胞の配置情報から細胞分裂を推定する「細胞分裂イベントの尤度推定手法」の研究開発を進め，顕微鏡画像解析に特化したCVPR Workshop（CVMI2019）におけるオープンデータによるコンテストで，長年同タスクの研究開発を行っているチームが多数参加する中，世界2位となった．
開発した自動細胞トラッキング技術が位相差像，微分干渉像等の複数種の顕微鏡画像で広く機能することを確認し，様々なバイオ研究に展開できる状況にした．積極的に，研究成果を発表することで，バイオ研究者との新たな共同研究の開始につなげた．
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| Research Progress Status |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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Report
(2 results)
Research Products
(11 results)
