| 研究課題/領域番号 |
16K00261
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理
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| 研究機関 | 福井工業大学 (2018)
大学共同利用機関法人自然科学研究機構(新分野創成センター) (2016-2017) |
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研究代表者 |
木森 義隆 福井工業大学, 環境情報学部, 准教授 (10585277)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2018年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2017年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2016年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | Mathematical morphology / セグメンテーション / 形態情報解析 / mathematical morphology / 画像 / 情報工学 / 生体生命情報学 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，定量化を志向した生命科学研究の技術基盤の構築を目的として，汎用性・頑健性を持つ，高精度な細胞領域の自動セグメンテーション手法の開発を実施した．
本研究では，(1)細胞輪郭領域の初期セグメンテーション手法の開発，(2)ノイズやアーチファクトの除去手法の開発，(3)不連続な輪郭の連結手法の開発，(4)輪郭に近接した構造体の除去手法の開発，(5)開発手法に基づく細胞の形態解析の実施，の5つの研究課題に取り組んだ．本手法による細胞セグメンテーション結果を目視による細胞認識結果と比較したところ，正答率は98%であった．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
生物医学画像における解析領域のセグメンテーション(背景からその領域を切り出すこと)は，対象の特徴を定量化するために必須の処理である．また，生命科学研究分野においては，多種・大量の画像データを取り扱う必要があることから，その処理の自動化が求められている．しかし，生物医学画像の取り扱いの困難さから，いまだ，精度の高いセグメンテーション手法は確立していなかった．そこで，生物医学画像の性質を十分に考慮し，その対応に特化した，rotational morphological processingに基づく独自の画像処理手法を構築し，高い精度をもつ自動セグメンテーション手法を開発した．
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