2021 Fiscal Year Annual Research Report
機械学習を用いた走査型イオンコンダクタンス顕微鏡の高速化
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20K15309
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
井田 大貴 東北大学, 学際科学フロンティア研究所, 助教 (80844422)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 走査型イオンコンダクタンス顕微鏡 / 電気化学 / 機械学習 / 単一細胞イメージング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
走査型イオンコンダクタンス顕微鏡（SICM）は、ナノメートルスケールの空間分解能を有し、非接触・非標識で試料の表面形状を取得できる走査型プローブ顕微鏡である。エンドサイトーシス系などの細胞膜で生じるダイナミックな形態変化の可視化に適しており、高速で起こる細胞現象をより詳細に観察するために、様々な手法による高速化が図られてきた。本研究では、これまでのアプローチとは異なり、近年発展の著しい機械学習と組み合わせたソフト面での時間分解能の向上に挑戦した。
機械学習に大量の教師データは不可欠であるが、SICMの大きな課題の一つはスループットの低さであり、教師データの取得・準備には課題がある。そこで、イメージングの自動化に向けて、計測領域を変更できる顕微鏡一体型の自作電動ステージ開発と培養温度に保持可能な長期連続計測用のSICM系の立ち上げに成功した。また、熱膨張に起因する像の歪みの低減などにも成功した。なお、自動計測時に計測領域を移動する際に分裂中の細胞などによってピペットが接触しない様、可動域の広い位置制御装置を開発・導入が進行中である。
一方で教師データの質の改善は最終年度を通しての課題でもあった。特に、高倍率・高NAの対物レンズで取得した光学顕微鏡像の場合、数マイクロメートルの厚みを持つ細胞では一枚の画像でSICM計測した細胞表面全体に焦点を合わせる事が出来ない。そこで、焦点を垂直方向にずらしながら取得した光学顕微鏡像に、SICMで取得した表面形状情報を用いて膜表面に焦点を合わせた画像を取得可能なプログラムを開発した。
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