2018 Fiscal Year Annual Research Report
Development of high-accuracy cell segmentation for living tissue imaging
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16K00261
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| Research Institution | Fukui University of Technology |
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Principal Investigator |
木森 義隆 福井工業大学, 環境情報学部, 准教授 (10585277)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | Mathematical morphology / セグメンテーション / 形態情報解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，定量化を志向した生命科学研究の技術基盤の構築を目的として，汎用性・頑健性を持つ，高精度な細胞領域の自動セグメンテーション手法の開発を実施した．生物医学画像における解析領域のセグメンテーション(背景からその領域を切り出すこと)は，対象の特徴を定量化するために必須の処理である．また，生命科学研究分野においては，多種・大量の画像データを取り扱う必要があることから，その処理の自動化が求められている．しかし，生物医学画像の取り扱いの困難さから，いまだ，精度の高いセグメンテーション手法は確立していなかった．そこで，生物医学画像の性質を十分に考慮し，その対応に特化した，rotational morphological processingに基づく独自の画像処理手法を構築し，病理診断にも適用可能な精度を持つ自動セグメンテーション手法を開発した．
本研究では，(1)細胞輪郭領域の初期セグメンテーション手法の開発，(2)ノイズやアーチファクトの除去手法の開発，(3)不連続な輪郭の連結手法の開発，(4)輪郭に近接した構造体の除去手法の開発，(5)開発手法に基づく細胞の形態解析の実施，の5つの研究課題に取り組んだ．項目1では，輪郭領域を強調し，2値化する手法を開発した．この際，輪郭領域以外にも，ノイズを含む様々な構造が抽出された．そこで，項目2で，これらを除去する手法を開発した．項目3では，抽出された輪郭領域の途切れた部位を連結する手法を開発した．さらに，項目4では，抽出した輪郭に近接し，結合した細胞内構造体を除去する手法を開発した．そして，項目5で本手法を様々な画像データに適用し，セグメンテーション精度や汎用性・頑健性を検証した．本手法による細胞セグメンテーション結果をエキスパートの目視による細胞認識結果と比較したところ，正答率は98%であった．
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