2018 Fiscal Year Annual Research Report
Cell diagnosis by bridging Raman Spectral Imaging and Information Science
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18F18719
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
小松崎 民樹 北海道大学, 電子科学研究所, 教授 (30270549)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
CLEMENT JEAN-EMMANUEL 北海道大学, 電子科学研究所, 外国人特別研究員
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| Project Period (FY) |
2018-11-09 – 2021-03-31
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| Keywords | 圧縮センシング / ラマン分光イメージング / 癌細胞診断 / 属性選択 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
ラマン分光イメージングを効率的に復元するための圧縮センシングアルゴリズムの開発を行った。東工大小野峻佑准教授と共同で離散コサイン基底による周波数空間におけるスパース性、全変動物理空間における差空間におけるスパース性を担保することで、検出器側で重なったスペクトル画像情報から背後のラマン画像を復元する方法論を検討した。シミュレーションではポリスチレンビーズのラマン分光画像は数10ショットの重なった画像情報から上記のスパース性を仮定することで復元可能であることを確認した。圧縮センシング用に開発しているラマン計測装置（大阪大学藤田克昌教授との共同）に基づく計測データに基づく復元可能性を検討した。実験データの有限誤差を考慮に入れたハイパーパラメータの調整が必要であることなどが判明し、現在、そのパラメータの選定を検討している。
細胞や細胞核の形態異常に基づく細胞組織学では判定が困難な甲状腺濾胞癌診断のための癌指標を（アルファ碁にも使われている）モンテカルロ木探索、過学習を補償するアンサンブル学習などに基づいて開発した。甲状腺濾胞癌株、甲状腺上皮細胞株のラマンスペクトルの差が小さく、ラマン計測装置（市販のものとそうでないもの）、異なる実験条件下でのラマン画像をひとまとめに評価・分類することを困難であることが判明した。そのため、細胞が存在しない画像部位のラマンスペクトルをリファレンスとして、それからの変位量としてラマンスペクトルを標準化・規格化する手法を考案し、その有用性を実証した（現在、論文執筆中）。
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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
概ね順調に進展しており、実際に計測されたポリスチレンビーズなどのラマン画像に基づいてシミュレーションにより復元できることを確認した。実際のラマン計測経験を積んでもらい、データ取得のプロセスも学んでいる。
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| Strategy for Future Research Activity |
実験を模倣した数値シミュレーションでは復元できるのに対し、実際の装置によるラマン画像集合では容易に復元はできないということは、実画像になんらかのノイズが計上されているためと推察される。今後は、装置系に由来するノイズを加味した復元手法を検討する。
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