動画像中の周期と変調の検出と要因解析

• 研究領域: 細胞システムの自律周期とその変調が駆動する植物の発生
• 研究課題/領域番号: 20H05427
• 研究種目: 新学術領域研究(研究領域提案型)
• 配分区分: 補助金
• 審査区分: 生物系
• 研究機関: 名城大学
• 研究代表者: 堀田 一弘 名城大学, 理工学部, 教授 (40345426)
• 研究期間 (年度): 2020-04-01 – 2022-03-31
• 研究課題ステータス: 完了 (2021年度)
• 配分額: 7,930千円 (直接経費: 6,100千円、間接経費: 1,830千円); 2021年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円); 2020年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
• キーワード: 深層学習 / 要因解析 / 植物画像 / セグメンテーション / 動画像認識 / 画像認識 / 生物画像 / Deep learning / 動画像処理 / ディープラーニング

研究開始時の研究の概要

動画像からディープラーニングを用いて自動的に周期や変調を検出する。近年、ディープラーニングを用いた画像認識の精度が飛躍的に向上しているが、従来は明確に定義されたクラスの識別を主に行っていた。ここでは明確に決まったクラスではなく、周期性という概念を獲得しなければいけないので、従来の手法をそのまま適用することはできず、新たな手法の考案が必要である。また、周期や変調を検出した後、その因子を特定する研究も行いたい。過去に動画像を認識し、その要因を特定する研究を行ったので、この経験を活かして問題を解決していきたい。

研究実績の概要

ゼニゴケ精子の動画像から野生型と変異体を識別する問題と動画像中のどこが識別に効いているのかという要因解析の問題に取り組んだ。どこのフレームのどの場所が重要かという要因解析をするためには、特徴抽出の時点でフレーム情報を混ぜてしまうのは良くない。そこで、フレーム情報を混ぜないような工夫をしながら精度を向上させる研究をおこなった。２つの方法を提案し、それらを組み合わせた方法が最も精度が高くなった。次に、この識別結果からどのフレームのどの場所が効いているのかの解析を行った。その結果、野生型と変異体の間で鞭毛に動きがあるのではないかという結果が得られた。この結果を基に植物学者にフィードバックし、さらに研究を進めていく。これらの結果を国内会議および査読付きの国際会議で発表した。
また、細胞画像からの細胞壁などのセグメンテーションにも取り組んだ。細胞画像のセグメンテーションではU-netと呼ばれるネットワークが有名であるが、実際にカルス細胞のセグメンテーションに利用した所、期待したような精度が得られなかった。そこで、新たに２つのエンコーダとデコーダを持つX-netを提案し、セグメンテーションの精度を向上させた。細胞壁をセグメンテーションした後、後処理やラベリング処理などを行い、個別の細胞領域を抽出することに成功した。これを基に各細胞領域の大きさを自動カウントできた。この結果を基に植物学者との共同研究を推進し、国内会議および査読付き国際会議で発表した。さらに、国際Journal誌でも発表を行った。

現在までの達成度 (段落)

令和3年度が最終年度であるため、記入しない。

今後の研究の推進方策

令和3年度が最終年度であるため、記入しない。

研究成果

• [雑誌論文] Wound-inducible WUSCHEL-RELATED HOMEOBOX 13 is required for callus growth and organ reconnection (2021)
  • 著者名/発表者名: Ikeuchi Momoko, Iwase Akira, Ito Tasuku, Tanaka Hayato, Favero David S, Kawamura Ayako, Sakamoto Shingo, Wakazaki Mayumi, Tameshige Toshiaki, Fujii Haruki, Hashimoto Naoki, Suzuki Takamasa, Hotta Kazuhiro, Toyooka Kiminori, Mitsuda Nobutaka, Sugimoto Keiko
  • 雑誌名: Plant Physiology 巻: 188 号: 1 ページ: 425-441
  • DOI: 10.1093/plphys/kiab510
  • 査読あり / オープンアクセス
• [学会発表] Classification and Analysis of Liverwort Sperm by Integration-Net (2022)
  • 著者名/発表者名: Fujii, H., Minamino, N., Ueda, T., Kondo, Y. and Hotta, K.
  • 学会等名: 17th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications (VISIGRAPP 2022)
  • 国際学会
• [学会発表] X-Net With Different Loss Functions for Cell Image Segmentation (2021)
  • 著者名/発表者名: Haruki Fujii, Hayato Tanaka, Momoko Ikeuchi, Kazuhiro Hotta
  • 学会等名: IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops
  • 国際学会
• [学会発表] ゼニゴケPICALMタンパク質の機能解析 (2021)
  • 著者名/発表者名: 南野尚紀，八野田奨，藤井春樹，林晃司，堀田一弘，上田貴志
  • 学会等名: 日本植物学会第84回大会
• [学会発表] 異なるネットワークを統合したIntegration-Netによるゼニゴケ精子の識別と解析 (2021)
  • 著者名/発表者名: 藤井春樹, 南野尚紀, 上田貴志, 近藤洋平，堀田 一弘
  • 学会等名: 画像の認識・理解シンポジウム
• [学会発表] 異なる損失関数を持つX-netによる細胞画像のセグメンテーション (2021)
  • 著者名/発表者名: 藤井春樹，田中隼人, 池内桃子，堀田 一弘
  • 学会等名: 画像の認識・理解シンポジウム
• [学会発表] Cell image segmentation by Feature Random Enhancement Module (2021)
  • 著者名/発表者名: T.Ando and K.Hotta
  • 学会等名: VISAPP2021
  • 国際学会
• [学会発表] 敵対的相互リークによる細胞画像のセグメンテーション (2021)
  • 著者名/発表者名: 津田大輝, 堀田 一弘
  • 学会等名: MI研究会
• [学会発表] マルチタスク学習による細胞セグメンテーション (2021)
  • 著者名/発表者名: 安藤 嵩将，堀田 一弘
  • 学会等名: 動的画像処理実利用化ワークショップ2020 (DIA2021)
• [学会発表] 相互情報量による知識蒸留を用いた軽量モデルによるセマンティックセグメンテーション (2021)
  • 著者名/発表者名: 池戸 僚汰，堀田 一弘
  • 学会等名: 動的画像処理実利用化ワークショップ2020 (DIA2021)
• [学会発表] Feedback Attention for Cell Image Segmentation (2020)
  • 著者名/発表者名: H.Tsuda, E.Shibuya and K.Hotta
  • 学会等名: ECCV Workshop on Bioimage Computing (BIC2020)
  • 国際学会
• [学会発表] Feedback U-net for Cell Image Segmentation (2020)
  • 著者名/発表者名: E.Shibuya and K.Hotta
  • 学会等名: CVPR Workshop on Computer Vision for Microscopy Image Analysis (CVMI2020)
  • 国際学会
• [学会発表] 画素毎の難易度に基づく注意機構を用いた敵対的学習によるセマンティックセグメンテーション (2020)
  • 著者名/発表者名: 津田大輝，堀田一弘
  • 学会等名: 日本医用画像工学学会
• [学会発表] フィードバックとConvolutional LSTMを用いたセグメンテーション (2020)
  • 著者名/発表者名: 澁谷英輔，堀田 一弘
  • 学会等名: MIRU2020
• [学会発表] Feedback Attentionによる細胞画像のセマンティックセグメンテーション (2020)
  • 著者名/発表者名: 津田大輝，堀田 一弘
  • 学会等名: SSII2020