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生命科学分野におけるモデル生物の自動飼育・監視・分析システムの実現

研究課題

研究課題/領域番号 22K11997
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分60060:情報ネットワーク関連
研究機関山陽小野田市立山口東京理科大学

研究代表者

山本 眞也  山陽小野田市立山口東京理科大学, 工学部, 講師 (10552375)

研究分担者 嶋本 顕  山陽小野田市立山口東京理科大学, 薬学部, 教授 (70432713)
告 恭史郎  山陽小野田市立山口東京理科大学, 薬学部, 助教 (40825121)
研究期間 (年度) 2022-04-01 – 2025-03-31
研究課題ステータス 交付 (2023年度)
配分額 *注記
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2023年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
キーワード行動推定 / 自動飼育 / 時系列データ分類 / ロギングシステム
研究開始時の研究の概要

ゼブラフィッシュは生命科学分野におけるモデル動物として様々な実験に用いられており,各研究機関で飼育・繁殖が盛んに行われている.これらは定期的な人手が必要であり,安定した飼育をするための自動飼育システムや,実験において外部からの影響の少ない環境下での主観の入らない定量的な評価システムの実現が期待されている.そこで,本研究では,安定した飼育を目的とした自動飼育システムと定量的な評価を行うための飼育水槽の画像解析によるモニタリングシステムおよびログ情報を用いた機械学習による状態推定・行動推定手法について研究・開発を行う.

研究実績の概要

令和5年度の計画は,(B)機械学習によるゼブラフィッシュの状態判別と経過予測手法の考案と実装,(C)リアルタイムロギング機構の実装について研究を行った.また,(D)システムの統合と評価についての準備として環境の構築を行った.
(B)について,カメラ映像の画像解析において水面の波紋や反射に大きく影響を受ける問題を解決するために,色空間をRGBからHSVに変更し,動的なしきい値を用いた前処理の導入を検討した.また,状態判別と経過予測手法について,時系列データに対応した機械学習アルゴリズムを7種の大まかな行動分類器を実装した.予備実験では90%を越える高い分類精度を示している.
(C)について,撮影・配信,保存,画像解析・数値ログ化,姿勢推定,行動推定,配信映像の複数同時再生の一連の流れを通して行えるように機構を結合した.ただし,ボトルネックが存在し,遅延が大きく,処理の並列化が不十分であるため,改善が必要である.
(D)について,小型魚類集合水槽システムを購入し,制御するための仕組みを導入した.ただし,現状ではON/OFFによる制御であるため,よりフレキシブルに制御するために改善が必要である.

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

4: 遅れている

理由

令和5年度の課題として設定した
(B)機械学習によるゼブラフィッシュの状態判別と経過予測手法の考案と実装,(C)リアルタイムロギング機構の実装,(D)システムの統合と評価についての準備として環境の構築についての研究は比較的順調であったものの,外部発表までには至らなかったため,やや遅延が認められる.

今後の研究の推進方策

令和6年度の計画は,これまでの研究成果である(A)画像解析によるゼブラフィッシュの活動のさらなる高精度なロギング,(B)機械学習によるゼブラフィッシュの状態判別と経過予測手法の考案と実装,(C)リアルタイムロギング機構の実装についてブラッシュアップを行う.
その後,(D)システムの統合と評価を行うため,小型魚類集合水槽システム全体の制御と飼育水槽ごとの制御で矛盾が生じないよう自動飼育システム間の協調動作の実現,および,すべての機構について並列処理を改善し,自動ロギングおよびその結果に基づく自動制御と客観的な観測を行う.最終的に,システムを数週間単位で長期稼働させ,評価実験を行う

報告書

(2件)
  • 2023 実施状況報告書
  • 2022 実施状況報告書

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公開日: 2022-04-19   更新日: 2024-12-25  

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