2019 Fiscal Year Annual Research Report
| Project Area | Resonance Biology for Innovative Bioimaging |
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| Project/Area Number |
15H05954
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| Research Institution | Institute of Physical and Chemical Research |
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Principal Investigator |
横田 秀夫 国立研究開発法人理化学研究所, 光量子工学研究センター, チームリーダー (00261206)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
吉澤 信 国立研究開発法人理化学研究所, 光量子工学研究センター, 上級研究員 (10455371)
世良 俊博 九州大学, 工学研究院, 准教授 (40373526)
森田 正彦 国立研究開発法人理化学研究所, 光量子工学研究センター, 研究員 (40449038)
道川 隆士 国立研究開発法人理化学研究所, 光量子工学研究センター, 上級研究員 (60435683)
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| Project Period (FY) |
2015-06-29 – 2020-03-31
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| Keywords | VCAT5 / RBICP / sommelier / スケール対応画像フィルタ / CT再構築 / アップコンバージョン蛍光体 / バイオイメージング / 定量解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
新規イメージング技術から得られた画像データを統一的に管理・処理するクラウド型データベース、画像処理基盤システム、及び画像処理アルゴリズムとそのイメージング応用の研究を実施した。本年度の具体的な研究実績は、以下にまとめられる。
画像処理クラウドシステム：RBICP (Resonance Bio Image Communication Platform)を研究・開発し、領域内に公開した。Webブラウザを介して安全かつ簡便に画像の共有・処理・解析をいつでもどこでも行える。
画像処理システム：画像処理統合システムVCAT5の開発及び画像処理法の性能評価システム（Sommelier）の研究を実施した。多種多様な画像処理法の組み合わせを半自動的に生成し、正解情報に基づき、各処理法の性能を評価する。このシステムには，理論的背景の異なる画像処理法を、タスクに応じて誰でも容易に相対評価できる利点がある。
画像処理アルゴリズム：高速かつ高精度な画像フィルタ計算法の研究を実施し、顕著なエッジ・テクスチャー情報を保存しながら指定したスケールより小さい構造を除去するスケール対応フィルタへ応用した。また、外れ値に強い高精度な主成分分析計算法の研究も実施した。
イメージング応用：近赤外蛍光イメージングの3次元CTへの応用に取り組んだ。近赤外蛍光プローブをアガロースゲルに埋め込んだファントムを用いた実験では、一般的なフィルタ補正逆投影法と代数的再構成法の一つである逐次近似法による再構成を試みたが、屈折率の違いによって蛍光が散乱しノイズが大きかった。そこで、ファントムと屈折率の近い浸液内で撮影することにより散乱の影響を最小限にすることに成功し、さらに動物実験でもその有用性を確かめた。また、近赤外光による可視光発光が可能なアップコンバージョン蛍光体の生細胞イメージングへの応用研究も実施した。
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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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| Remarks |
本領域の期間中に開発された各班の応用ソフトウェア群のうち公開可能な物を，VCATのプラグインとして動作できるようにした．現在，10種類のプラグイン化が完了しており，随時追加予定である．
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[Journal Article] Structural Characterization of Glaucoma Patients with Low Ocular Blood Flow2020
Author(s)
K. Omodaka, S. Fujioka, G. An, T. Udagawa, S. Tsuda, Y. Shiga, S. Morishita, T. Kikawa, K. Pak, M. Akiba, H. Yokota, and T. Nakazawa,
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Journal Title
Current Eye Research
Volume: -
Pages: -
DOI
Peer Reviewed
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[Journal Article] Optical Coherence Tomography-Based Deep-Learning Models for Classifying Normal and Age-Related Macular Degeneration and Exudative and Non-Exudative Age-Related Macular Degeneration Changes2019
Author(s)
N. Motozawa, G. An, S. Takagi, S. Kitahata, M. Mandai, Y. Hirami, H. Yokota, M. Akiba, A. Tsujikawa, M. Takahashi, and Y. Kurimoto
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Journal Title
Ophthalmology and Therapy
Volume: Vol. 8
Pages: 527-539
DOI
Peer Reviewed / Open Access
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[Presentation] Bioimage Processing2019
Author(s)
2.H. Yokota, S. Yoshizawa, S. Takemoto, M. Morita, T. Sera, M. Nishimura, Y. Tsujimura, S. Nakamura, and T. Michikawa
Organizer
Resonance Bio International Symposium
Int'l Joint Research
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