2023 Fiscal Year Research-status Report
誘導ラマンと機械学習による無標識・超多色・超解像イメージング
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23K17886
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
小関 泰之 東京大学, 先端科学技術研究センター, 教授 (60437374)
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| Project Period (FY) |
2023-06-30 – 2025-03-31
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| Keywords | 誘導ラマン散乱 / 機械学習 / 超多色イメージング / 超解像イメージング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2023年度はSRS顕微鏡の改良を進め、誘導ラマン散乱(SRS)による分子振動分光イメージングと、蛍光イメージングを同時かつ複数視野で行うことが可能になった。さらに、このシステムを用いて多数の細胞のハイパースペクトルSRS像と蛍光像を得て、SRS像から蛍光像を予測する機械学習モデルを開発した。
具体的には、ステージ走査をしながらSRS像と蛍光像を取得するにあたり、ステージ移動に伴う試料高さ変化や、データ取得用プログラムコードのバグを修正するとともに、細胞の蛍光染色条件を最適化した。並行して、90枚程度のハイパースペクトルSRS画像を入力データとして扱うための機械学習モデルを開発した。これらを用いて、ミトコンドリアの蛍光像とSRS像を同時取得し、SRS像からミトコンドリア像を予測することに成功した。
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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
多数の細胞のSRS像と蛍光像の同時取得および機械学習モデルの開発に成功したため。
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| Strategy for Future Research Activity |
計画通り引き続きSRS像から蛍光像を予測する機械学習モデルの改良と超解像画像の予測に取り組む。
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