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 |
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 |
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 |
交付 (2022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 | 太平洋クロマグロ / 深層学習 / 卵質評価 / ふ化予測 / 種苗生産 / 可視化 / クロマグロ |
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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研究実績の概要 |
令和3年度の主な成果は以下の通りである。 (1) 昨年度に引き続き、水産研究・教育機構水産技術研究所養殖部門まぐろ養殖部と協力し、クロマグロ孵化データの収集を行った。特に、異なる細胞期の画像データおよびその卵のふ化情報のデータ、及び複数の卵が一枚の画像中に写ったデータ(バルクデータ)とそのふ化データの収集を行った。 (2) 昨年度までに構築した、バルク画像(複数の卵が写った画像)に対する全体の正常ふ化割合の予測及び、可視化手法Grad CAMを用いた各卵のふ化率可視化システムに関する結果を論文としてまとめ、Aquacultural Engineering誌より出版された。 (3) これまでの研究に関連して以下の解説を執筆した。 スマート養殖技術, NTS inc., 2022年11月. (執筆者: 家永直人, 寺山慧, 執筆箇所: 第3章 第3節「深層学習によるクロマグロ卵質評価システムの構築」pp.89-95)
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
解析手法の解析については予定通り進行しているため。一方クロマグロ卵・バルク卵データ・細胞期ごとの卵データの収集については新型コロナウイルスの影響などもあり一部予定通りに進まなかった点もある。
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今後の研究の推進方策 |
今後は、これまでに引き続き卵質評価の精度を向上させるため、様々なクロマグロ卵データとふ化データの収集を継続する。これらのデータを用いた深層学習による卵質予測モデル構築も継続する。
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