| 研究課題/領域番号 |
17K12712
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理
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| 研究機関 | 金沢大学 |
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研究代表者 |
広瀬 修 金沢大学, 生命理工学系, 准教授 (30549671)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2019年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2017年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | 画像解析 / 細胞画像 / 細胞名特定 / 形状解析 / 位置合わせ / 点群マッチング / 生命画像 / 形状位置合わせ / ベイズ推定 / 形状マッチング / 変分ベイズ推定 / 高速計算 / 人工知能 / 機械学習 / イメージレジストレーション / 神経細胞自動アノテーション / 神経細胞アトラス / EMアルゴリズム / 点群レジストレーション / 画像認識 |
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| 研究成果の概要 |
本研究で，線虫の神経細胞核撮影データに対する細胞核アノテーション自動化技術の開発を行った．線虫は原始的な脳を有しており，その全神経細胞レベルでの活性の定量化は脳報処理メカニズムの解析のステップとして重要である．実施者らは，線虫の全神経細胞規模の撮影データから神経細胞活性の自動定量化手法をすでに開発していた．一方で，撮影された神経細胞核が解剖図上のどの細胞なのかを決定すること (アノテーション)は，神経細胞1つ1つの役割を理解する上で不可欠であるものの，非常に難しく専門家の労力を要する課題であった．本研究でこれらの自動化技術の開発を目指した．関連成果をまとめた論文2報が一流誌に掲載された．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で，線虫の細胞核イメージングデータに対して撮像された神経細胞それぞれの名前を自動特定する手法の開発を行った．開発手法は当時の最高精度のアノテーション手法の精度には残念ながら及ばなかったものの，この手法を改善させることを目的として行った研究が大きな成果を挙げた．開発手法の核は「形状位置合わせ」を行うアルゴリズムであり，研究期間の後半期はこれらのアルゴリズムの改善に注力した．結果として，形状解析やコンピュータグラフィックスにも応用可能である汎用アルゴリズムの開発につながった．開発したソフトウェアを実施者のホームページで配布しており，現在も世界中からダウンロードされている．
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