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Development of Robust Segmentation Algorithm using Unsupervised Learning

Publicly Offered Research

Project AreaResonance Biology for Innovative Bioimaging
Project/Area Number 18H04742
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)

Allocation TypeSingle-year Grants
Research InstitutionKeio University

Principal Investigator

舟橋 啓  慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (70324548)

Project Period (FY) 2018-04-01 – 2020-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2019)
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)
Keywords画像解析 / 機械学習 / 深層学習 / セグメンテーション / 教師なし学習
Outline of Annual Research Achievements

本研究は既存の画像解析・機械学習アルゴリズムでは実現されていない、細胞種に依らない汎化性が高い高精度細胞セグメンテーションアルゴリズムの構築を自己符号化器を用いることで実現することを目的としている。平成31年度は教師なし学習で抽出した特徴を教師あり学習を行うモデルで利用するため、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたセグメンテーションモデルである U-Net を元に様々なモデルを考案した。
正解データなしにあらゆる細胞種に対応可能なアルゴリズムを目指す中で、今回の検証では一例として正解データ作成済みのHeLa細胞画像(以下HeLa)と正解データ未作成のNIH/3T3細胞画像(以下NIH/3T3)が存在するという場面を想定して学習と評価を行った。本研究で考案したそれぞれのモデルでHeLaの訓練データとNIH/3T3の顕微鏡画像を用いた学習を行い、学習済みモデルでNIH/3T3のセグメンテーションを行った。また、先行研究のU-NetモデルでHeLaの訓練データのみを用いた学習を行い、同様にセグメンテーションを行って提案手法との間で精度に関する比較評価を行った。
精度評価にあたっては、高い値ほど高精度なセグメンテーションを表す評価指標のIoU(Intersection over Union)を用いた。先行研究のU-Netモデルによるセグメンテーションの精度は全セグメンテーション画像のIoUの平均値±標準偏差が0.711±0.040であったのに対し、本研究で考案したモデルによるIoUは最大で0.726±0.046となり、本研究で提案したアルゴリズムでは平均値では先行研究を上回ったが、その差が標準偏差を上回る精度向上は見られなかった。
今後の展望として、本研究で得た知見をもとに特徴空間の分布に着目した、学習方法やモデルの改良が考えられる。

Research Progress Status

令和元年度が最終年度であるため、記入しない。

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。

Report

(2 results)
  • 2019 Annual Research Report
  • 2018 Annual Research Report
  • Research Products

    (12 results)

All 2019 2018

All Journal Article (1 results) Presentation (11 results) (of which Int'l Joint Research: 2 results,  Invited: 2 results)

  • [Journal Article] 画像解析と深層学習を用いた診断の基礎2019

    • Author(s)
      舟橋 啓, 徳岡 雄大, 大岡 麻耶, 西本 勝利, 山田 貴大, 広井 賀子
    • Journal Title

      病理と臨床

      Volume: 37 Pages: 631-635

    • Related Report
      2019 Annual Research Report
  • [Presentation] 人工知能と医学研究2019

    • Author(s)
      舟橋 啓
    • Organizer
      群馬大学総合外科学講座 Translational Researchセミナー
    • Related Report
      2019 Annual Research Report
    • Invited
  • [Presentation] 深層学習が駆動するPv11生存細胞スクリーニング系の構築2019

    • Author(s)
      徳岡雄大, 山田貴大, 広井賀子, Cornette Richard, 黄川田隆洋, 舟橋啓
    • Organizer
      科研費新学術 Resonance Bio 全体会議 2019 Buy Me! Discover Resonance in the CHAOS.
    • Related Report
      2019 Annual Research Report 2018 Annual Research Report
  • [Presentation] 自己符号化器による特徴抽出を利用した多細胞種セグメンテーション手法の提案2019

    • Author(s)
      小林 佑也, 徳岡 雄大, 大岡 麻耶, 西本 勝利, 山田 貴大, 広井 賀子, 舟橋 啓
    • Organizer
      科研費新学術 Resonance Bio 全体会議 2019 Buy Me! Discover Resonance in the CHAOS.
    • Related Report
      2019 Annual Research Report 2018 Annual Research Report
  • [Presentation] Development of multi-cell-type segmentation algorithm by unsupervised feature learning2019

    • Author(s)
      Kobayashi, Y., Tokuoka, Y., Nishimoto, S., Ooka, M., Hiroi, N., Takahiro G. Yamada and Funahashi, A.
    • Organizer
      Resonance Bio International Symposium
    • Related Report
      2019 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 深層学習が駆動するPv11生存細胞スクリーニング2019

    • Author(s)
      徳岡 雄大, 山田 貴大, Richard Cornette, 広井 賀子, 黄川田 隆洋, 舟橋 啓
    • Organizer
      エンジニアリングネットワーク・ワークショップ - 生物のもつ耐性機能と工学の融合 -
    • Related Report
      2018 Annual Research Report
    • Invited
  • [Presentation] マウス発生過程の定量的指標獲得を目指した深層学習による3次元蛍光顕微鏡画像セグメンテーションアルゴリズムの開発2018

    • Author(s)
      徳岡 雄大, 山田 貴大, 広井 賀子, 小林 徹也, 山縣 一夫, 舟橋 啓
    • Organizer
      科学研究費補助金新学術領域「レゾナンスバイオ: 共鳴誘導で革新するバイオイメージング」平成30年度班会議
    • Related Report
      2018 Annual Research Report
  • [Presentation] 畳み込みニューラルネットワークを用いた細胞の移動方向予測および画像特徴解析2018

    • Author(s)
      西本 勝利, 徳岡 雄大, 広井 賀子, 舟橋 啓
    • Organizer
      科学研究費補助金新学術領域「レゾナンスバイオ: 共鳴誘導で革新するバイオイメージング」平成30年度班会議
    • Related Report
      2018 Annual Research Report
  • [Presentation] 自己符号化器による特徴抽出を利用した多細胞種セグメンテーション手法の提案2018

    • Author(s)
      小林 佑也, 徳岡 雄大, 大岡 麻耶, 西本 勝利, 広井 賀子, 舟橋 啓
    • Organizer
      科学研究費補助金新学術領域「レゾナンスバイオ: 共鳴誘導で革新するバイオイメージング」平成30年度班会議
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      2018 Annual Research Report
  • [Presentation] 深層学習による非侵襲的Pv11細胞生存率測定法の構築2018

    • Author(s)
      徳岡 雄大, 山田 貴大, 広井 賀子, Richard Cornette, 黄川田 隆洋, 舟橋 啓
    • Organizer
      第2回慶應ライフサイエンスシンポジウム
    • Related Report
      2018 Annual Research Report
  • [Presentation] 自己符号化器による特徴抽出を利用した多細胞種セグメンテーション手法の提案2018

    • Author(s)
      小林 佑也, 徳岡 雄大, 大岡 麻耶, 西本 勝利, 山田 貴大, 広井 賀子, 舟橋 啓
    • Organizer
      第2回慶應ライフサイエンスシンポジウム
    • Related Report
      2018 Annual Research Report
  • [Presentation] Classification Algorithm of Neuronal Differentiation using Convolutional Neural Network2018

    • Author(s)
      Maya Ooka, Yuta Tokuoka, Takumi Hiraiwa, Takahiro G Yamada, Noriko F Hiroi, Akira Funahashi
    • Organizer
      Keio University International Symposium on Advanced Technologies for Mechano-biology and Regenerative Medicine
    • Related Report
      2018 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research

URL: 

Published: 2018-04-23   Modified: 2021-01-27  

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