2020 Fiscal Year Research-status Report
線虫の神経細胞に対する細胞核自動アノテーションのための人工知能技術の開発
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17K12712
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| Research Institution | Kanazawa University |
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Principal Investigator |
広瀬 修 金沢大学, 生命理工学系, 助教 (30549671)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 生命画像 / 点群マッチング / 形状解析 / 形状マッチング / 変分ベイズ推定 / 高速計算 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
線虫は原始的な脳を有しており，その全神経細胞レベルでの活性の定量化は脳における情報処理のメカニズム解析のステップとして非常に重要である．代表者らは線虫の全神経細胞規模の撮影データから神経細胞活性の自動定量化をすでに実現している．一方で撮影された神経細胞核が解剖図上のどの細胞なのかを決定すること(アノテーション)は，神経細胞１つ１つの役割を理解する上で不可欠であるものの，非常に難しく，現状では専門家の労力を要する課題である．本研究では，神経細胞核撮影データに対するアノテーションを高精度で自動化することを目指している．他の研究グループによる先行手法が十分な精度が達成できない主要な原因として，既にアノテーション済みの撮影データから神経細胞配置図を作成する際に細胞位置のばらつきの原因となる線虫の撮影時の体位の違いと細胞位置の個体差を区別していないという点が挙げられる．その結果，アノテーションの手本となるべき神経細胞配置図が線虫の体位変化や個体差による細胞位置のばらつきを含んだ状態で計算されることになり，アノテーション精度の低下を招く．今年度は，アノテーションの基礎となる非線形点群位置合わせ手法である Bayesian Coherent Point Drift (BCPD) [Hirose, 2020] の改良を行った．その結果，位置合わせ精度の低下を最小限に抑えながら，BCPDを飛躍的に高速化させることに成功した．また，研究結果をまとめた論文が国際誌 IEEE TPAMI に掲載された．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究では，細胞配置図中の神経細胞群と撮影データ中の細胞群の距離の総和を最小にするような対応関係を求めることで自動アノテーションを行う．アノテーションを自動化させるための基礎として， Bayesian Coherent Point Drift (BCPD) [Hirose, IEEE TPAMI 2020] と呼ばれる非線形点群位置合わせ手法を採用し，今年度はその改良に取り組んだ．その結果，改良されたアルゴリズム BCPD++ が計算時間を飛躍的に減少させることを実証した．この研究をまとめた論文が，人工知能・機械学習分野で最も権威があるとされる国際誌 IEEE TPAMI 誌 (Impact Factor=17.8) に掲載されることとなった．そのため，研究の進捗を「おおむね順調に進展している」と評価した．
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| Strategy for Future Research Activity |
令和３年度は，アノテーションの基礎手法である BCPD [Hirose, Feb 2020], BCPD++ [Hirose, Dec 2020] のさらなる改良に取り組む．昨年度は手法を十分に高速化させることができたため，今年度はアノテーション精度を向上させることを目的として，BCPD/BCPD++のマッチング精度の改善に取り組む．
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| Causes of Carryover |
論文受理時のオープンアクセス権購入にかかる費用を考慮し，次年度使用額とした．令和3年度に論文が受理された場合，当初の予定通りオープンアクセス権の購入費用として使用する．
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