| 研究課題/領域番号 |
20K15587
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分40030:水圏生産科学関連
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| 研究機関 | 横浜市立大学 |
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研究代表者 |
寺山 慧 横浜市立大学, 生命医科学研究科, 准教授 (50789328)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2020年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
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| キーワード | 卵質評価 / クロマグロ / 深層学習 / 卵質予測 / 太平洋クロマグロ / ふ化予測 / 種苗生産 / 可視化 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
種苗生産において卵質を早期に判断し予測することは重要な課題であるものの，特にクロマグロの卵質予測および予測に必要な指標の研究はほとんど進んでいない．また，一般にこれまで卵の「形態」は客観的な定量化が難しいため卵質評価(予測)の指標として十分に活用が進んでいなかった．本研究では，クロマグロの産卵直後の画像と付随する発生学的解析データに対して，深層学習を用いることでこれまで難しかった「形態」を取り入れた卵質予測手法の開発を行う。
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| 研究成果の概要 |
魚類の種苗生産においては、卵質評価は重要な課題である。しかし、太平洋クロマグロの卵質予測・予測に必要な指標の研究は十分に進んでおらず、特に見た目の形態に注目した卵質評価手法は確立されていない。本研究では、深層学習を用いて産卵直後の卵画像のみから卵質（正常ふ化率・無給仕生残日数）を推定する新たな手法の開発に取り組んだ。産卵直後の卵画像とふ化に関するデータを収集し、畳み込みニューラルネットワークによる予測モデルの学習を行った結果、養殖研究者を上回る精度（正常孵化率で正解率0.856）での予測に成功した。さらに、バルクの卵画像に対しても卵質評価を行うシステムを開発した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究により、太平洋クロマグロの卵質が産卵直後の画像のみから推定可能であることが示された。これにより、卵質が良いと期待される卵のみを利用することでより効率的な種苗生産に繋がることが期待される。また、本研究は、太平洋クロマグロに限らず、深層学習による魚の卵質評価が可能であることを示唆している。他の魚種でも同様の予測モデルを構築することで、高精度な卵質評価が可能になり、より効率的な種苗生産につながることが期待される。
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