| 研究領域 | 共鳴誘導で革新するバイオイメージング |
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| 研究課題/領域番号 |
15H05954
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| 研究種目 |
新学術領域研究(研究領域提案型)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
生物系
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| 研究機関 | 国立研究開発法人理化学研究所 |
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研究代表者 |
横田 秀夫 国立研究開発法人理化学研究所, 光量子工学研究センター, チームリーダー (00261206)
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| 研究分担者 |
吉澤 信 国立研究開発法人理化学研究所, 光量子工学研究センター, 上級研究員 (10455371)
世良 俊博 九州大学, 工学研究院, 准教授 (40373526)
森田 正彦 国立研究開発法人理化学研究所, 光量子工学研究センター, 研究員 (40449038)
道川 隆士 国立研究開発法人理化学研究所, 光量子工学研究センター, 上級研究員 (60435683)
竹本 智子 国立研究開発法人理化学研究所, 光量子工学研究センター, 研究員 (00450403)
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| 研究期間 (年度) |
2015-06-29 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
109,070千円 (直接経費: 83,900千円、間接経費: 25,170千円)
2019年度: 18,460千円 (直接経費: 14,200千円、間接経費: 4,260千円)
2018年度: 18,590千円 (直接経費: 14,300千円、間接経費: 4,290千円)
2017年度: 18,590千円 (直接経費: 14,300千円、間接経費: 4,290千円)
2016年度: 18,590千円 (直接経費: 14,300千円、間接経費: 4,290千円)
2015年度: 34,840千円 (直接経費: 26,800千円、間接経費: 8,040千円)
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| キーワード | 画像処理 / バイオイメージング / 定量解析 / クラウド画像処理システム / 高速画像フィルタ / 深層機械学習による画像処理 / 近赤外イメージング / VCAT5 / RBICP / sommelier / スケール対応画像フィルタ / CT再構築 / アップコンバージョン蛍光体 / クラウド / バイオイメージプロセッシング / ディジタル画像処理 / 画像認識 / 画像データベース / 画像計測 / 生体画像処理 / 細胞内画像処理 / バイオイメージインフォマティクス / 数値解析 / 機械学習 / 生体生命情報学 / 画像 / 情報システム / 共焦点顕微鏡 / ディジタル画像情報 / データベース / 領域抽出 / アルゴリズム / デジタル画像情報 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、共鳴誘導で革新するバイオイメージングで得られる生物画像に対しての新しい観察系・情報処理・解析技術を研究し、多数の有用な成果を得た。具体的には、高速画像フィルタ、ロバスト主成分分析法や深層学習の医用画像解析への応用など、新しい画像処理計算法を考案した。また、画像データを統一的に管理するクラウド型のシステム（RBICP）、開発した計算法を組み込んだ画像処理統合システム（VCAT5）、画像処理性能評価システム（Sommelier）、や近赤イメージングの手法を開発し、様々な生物画像を解析した。さらに、生物画像を用いたアルゴリズムコンテストを開催し、情報工学と生物学の融合に寄与した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で得られた新しい計算法群は、既存の研究・技術と比べて計算速度、近似精度や識別精度などの数学的・定量的な指標で優れており、情報学分野での学術的価値が高い。また、開発したシステム群は領域内(RBICP, 近赤外イメージング)及び外部(VCAT5, Sommelierが選んだ計算法)へ公開しており、新たな技術の学術分野・機関を横断する共鳴効果が期待できる。さらに、生物画像を用いたアルゴリズムコンテストの共催を通じて、情報工学と生物学の異分野融合を促進し、新学術領域創生へ社会的に貢献をした。
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