二光子顕微鏡多次元画像における血管および細胞の定量解析に関する研究
Project/Area Number |
17J10551
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Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 国内 |
Research Field |
Intelligent mechanics/Mechanical systems
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Research Institution | The University of Electro-Communications |
Principal Investigator |
須貸 拓馬 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 特別研究員(DC1)
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Project Period (FY) |
2017-04-26 – 2020-03-31
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Project Status |
Completed (Fiscal Year 2019)
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Budget Amount *help |
¥2,800,000 (Direct Cost: ¥2,800,000)
Fiscal Year 2019: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2018: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2017: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)
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Keywords | 脳微小循環 / 動物実験 / 長期観察 / 光学イメージング / 3次元画像再構成 / 生体医工学 / 光工学 / ミクロ観察 / ボリューム画像解析 / 生体計測工学 / 光学顕微鏡 / ボリュームデータ解析 |
Outline of Annual Research Achievements |
【実施内容】 脳活動のダイナミックな変化を追跡評価するため,脳の活動に伴う脳血管の応答(神経血管連関)において,個々の神経活動と血管運動とを同時に計測することは両者の定量的関係性を理解する上で重要である.しかし3次元ボリュームのある神経細胞と血管の画像定量評価に置いて,さらにIn Vivoのダイナミックな変化の追跡には必要データ量に対して膨大な目視確認(同一血管の追跡など)が必須であった。そこで,血管形状を示すパラメータから5807組の血管1つ(セグメント)における対象とする時間軸の血管(と予想された)組み合わせから,目視により同一血管か否かを判断することで,サポートベクターマシン(SVM)を用いた自動追跡の方法を提案した. 【成果】 セグメントの真値ペアのSVM分類器の精度は84%で,手動分類と比較して決定された誤差は16%であった.トレーニングデータを作成するために用意した5807ペアを特定するには,目視で約6時間必要であった. 本研究で提案したSVM分類器の支援により,約4000から5000のセグメントからなる2つの画像(たとえば、0日目と7日目に撮影された縦断画像)の同一セグメントを区別するのに必要な時間は,約30分に短縮された.低酸素および高酸素暴露における2週間後の比較では,低酸素では毛細血管径が増加した(1.5倍)が,高酸素症では増加しなかった.これらは先行研究と一致する(Yoshihara,et al. 2014).本成果は二光子顕微鏡画像の大規模解析によってはじめて定量的に特徴付けることが可能となり,これにより毛細血管血液量の変化をより高精度に推定することが可能となった.その結果,従来の脳活動イメージングの信号源が動脈血液量の増加によるものであるという知見を強く支持する結果となった.
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Research Progress Status |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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Strategy for Future Research Activity |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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Report
(3 results)
Research Products
(23 results)
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[Presentation] 脳虚血後のグリア細胞の形状変化に関する in vivo 長期解析2017
Author(s)
渡部真子, 須貸拓馬, 蜂谷亮太, 安部貴人, 畝川美悠紀, 鳥海春樹, 冨田 裕, 鈴木則宏, 田桑弘之, 菅野 巖, 正本和人
Organizer
日本機械学会 第30回バイオエンジニアリング講演会
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