2021 Fiscal Year Final Research Report
Development of a platform for analyzing cerebral tissue electron microscopy images using machine learning
Project/Area Number |
20K22622
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Research Category |
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
0701:Biology at molecular to cellular levels, and related fields
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Research Institution | The University of Tokyo |
Principal Investigator |
Kawai Hiroki 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 客員研究員 (20784391)
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Project Period (FY) |
2020-09-11 – 2022-03-31
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Keywords | 深層学習 / 電子顕微鏡 / 画像解析 / オルガネラ / ミトコンドリア / クリステ |
Outline of Final Research Achievements |
In recent years, technologies have been developed to automate various steps of electron microscope image acquisition, and electron microscope images with enormous amounts of information can now be obtained. However, the analysis of these images still relies heavily on manual operations, and this is still the rate-limiting factor in the analysis of tissue microstructures. In this study, we developed a tool for analyzing electron microscopy images of cerebral tissue using machine learning, which has made remarkable progress in recent years, to improve the efficiency of intracellular organelle segmentation, thereby enabling the analysis of organelle microstructure that has been impossible until now.
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Free Research Field |
深層学習を用いた生物画像解析
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Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
神経細胞においては複雑な細胞間相互作用と細胞内イベントを同時に解析することが求められており、そのためには電子顕微鏡を用いて、細胞レベル・細胞小器官レベルといった異なるスケールの解析を行う必要があり、その解析にかかる時間は膨大である。本研究で開発したプラットフォームを用いることで、今後の神経科学の研究が大幅に効率化され、神経細胞の形態やシナプス形成の制御メカニズムの解明に必須の情報を提供すると期待される。
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