2022 Fiscal Year Annual Research Report
Development of cell image data analysis method for highly accurate 3D vesicle movement detection based on computer vision techniques
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20K15753
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
Lee Seohyun 東京大学, 定量生命科学研究所, 特任助教 (00847973)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 細胞内物質輸送 / 小胞 / イメージ処理 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、細胞内で情報を輸送する小胞の運動を３次元イメージングデータとして取得し、その画像から小胞の３次元軌跡データを高精度で抽出することを目標とする。そのため、３次元イメージングデータから得られた二つのイメージの間のマッピング技術は測定誤差が入ってはいけない重要なところである。したがって、本研究ではその二つのイメージをマッピングする際に、従来のマニュアル的な方法が引き起こす誤差を防止するイメージプロセッシング技術である線型座標変換アルゴリズムに着目した。二つのイメージセットの中で一つを基準とし、ターゲットである小胞の位置を二つ目のイメージから特定することで、小胞の座標を高精度で得ることが可能になった。この一連の作業をプログラミングに記入し、小胞の位置データを逆算する際にユーザーのマニュアル操作を最小限に抑えるソフトウェアの開発にも成功した。
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