2018 Fiscal Year Annual Research Report
超高密度環境でロバスト性と汎 用性を実現した多物体追跡の研 究開発と応用
Publicly Offered Research
| Project Area | Resonance Biology for Innovative Bioimaging |
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| Project/Area Number |
18H04738
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
備瀬 竜馬 九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (00644270)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | バイオイメージインフォマティクス / 細胞トラッキング / 画像情報学 / 深層学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
生体内・組織内における分子・細胞レベルでの静止画像・動画像・4D(3D+時間)画像の観測による生命現象の解明に関する研究において，細胞挙動情報の定量化は非常に重要である．本年度では，「対象物体が超高密度で大量分布している環境においてロバスト性と汎用性を実現する多物体追跡技術」を目的として下記の4つの手法開発を進めた．第一に，個々の細胞が画像中のどこに存在するかを示す細胞尤度マップを深層学習で学習する「細胞尤度マップの位置推定手法」を提案し，培養中に細胞が疎な状態から密な状態に増殖していっても機能することを確認した．
第二に，タイムラプス画像のフレーム間において，個々の細胞がどの方向に移動したかを示す移動尤度マップを深層学習で学習し，それを尤度スコア算出に利用する「フレーム間細胞対応付けスコアの算出手法」を提案することで，細胞密度が高い場合においても，単純に座標の近さではなく，周辺の細胞の位置関係等を含めてデータドリブンで移動方向を予測できることを確認した．また，これにより細胞結果を誤って検出できなかった場合においても，移動を推測でき，補完できることを確認した．
第三に，移動尤度結果と周辺の細胞の配置情報から細胞分裂を推定する「細胞分裂イベントの尤度推定手法」を提案した．
第四に，上記3つの結果を統合して最終的な追跡結果を出力する「時間軸大局的に細胞検出と対応付けの同時最適化手法」を提案した．本手法では，まず細胞位置の推定及び細胞の移動方向推定結果を用いて，信頼性の高い短い細胞軌跡（tracklet）を作成し，trackletを大局的につなげることで，細胞の移動・分裂の関係性を認識する．
細胞を密度が高い状態まで培養したタイムラプス画像に，提案手法を適用し，有効性評価を行った．複数の従来手法と比較し，細胞検出及び細胞追跡の精度を大幅に向上することを確認した．
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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
研究計画書で設定した本年度実施を予定した4つの課題「細胞尤度マップの位置推定手法」「フレーム間細胞対応付けスコアの算出手法」「細胞分裂イベントの尤度推定手法」「時間軸大局的に細胞検出と対応付けの同時最適化手法」を全て予定通りに進め，手法提案及び実装まで完了した．マウスのMyoblast細胞を4つの異なる培養環境で培養したタイムラプス画像シーケンス（各環境4シーケンス）を用いて，複数の従来手法と比較し，細胞検出及び細胞追跡の精度を大幅に向上することを実現したため．
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| Strategy for Future Research Activity |
二年目であり最終年度でもある2019年度は，H30年度に開発した細胞トラッキング技術を用いて，細胞の挙動指標を定量的に計測する．具体的な課題として，成長因子等の環境条件を変えた際の幹細胞の分化誘導に関する研究を例として進め，細胞追跡結果から得られる細胞系譜図の情報から移動速度の時系列変化・移動領域の範囲・細胞密度に応じた移動速度変化等を定量化し，培養環境による違いの解析を行う．
提案した手法を，位相差及び明視野顕微鏡といった他のイメージングモダリティで他の細胞種を撮影した動画像（既に利用可能な複数種の画像を保有）に適用することで，汎用性の検証を行う．さらには，本領域内の他の研究者と共同研究を行うことで，開発した技術を応用展開し，本領域に貢献する．
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Research Products
(2 results)
