| 研究課題/領域番号 |
25K09354
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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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| 審査区分 |
小区分41040:農業環境工学および農業情報工学関連
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
野下 浩司 九州大学, 理学研究院, 助教 (10758494)
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| 研究分担者 |
南川 舞 千葉大学, 大学院園芸学研究院, 准教授 (20963218)
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| 研究期間 (年度) |
2025-04-01 – 2028-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2025年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2027年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2026年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2025年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 植物フェノタイピング / フェノミクス / 形態測定学 / 画像解析 / ３Dデータ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
果実類では，特に品質が重視されるが，その評価は専門家の勘・コツ・経験に依存することが多い．深層学習により，こうした達観評価を機械的に模倣・代替しようとする試みもあるが，その殆どは画像などの二次元データを仮定している．果実類は三次元的に多様な形態・テクスチャを示すにも関わらず，三次元情報が十分活用されているとは言い難い．本研究では，三次元的な形態とテクスチャを過不足なく定量化する三次元フェノタイピング法を開発する．そして，定量化した三次元形態・テクスチャ特徴量に基づき構築される表現型空間の解析と機械学習ベースの分析により，果実の品質に寄与する三次元特徴量を明らかにする．
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