| 研究領域 | 細胞内ロジスティクス：病態の理解に向けた細胞内物流システムの融合研究 |
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| 研究課題/領域番号 |
21113506
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| 研究種目 |
新学術領域研究(研究領域提案型)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
生物系
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| 研究機関 | 名城大学 (2010)
電気通信大学 (2009) |
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研究代表者 |
堀田 一弘 名城大学, 理工学部, 准教授 (40345426)
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| 研究期間 (年度) |
2009 – 2010
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| 研究課題ステータス |
完了 (2010年度)
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| 配分額 *注記 |
2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2010年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2009年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 頑健 / 変動 / 動画像認識 / 対象検出 / 対象追跡 / 細胞内画像 |
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| 研究概要 |
今年度はこれまでの研究により得られた方法を基に実際の細胞内画像からの対象計数や対象追跡を行った。
まずは、画像内からオートファゴソームや脂肪滴のような輝点を計数する方法を2つのアプローチにより研究した。1つ目は顔検出のように輝点と輝点以外の領域を分離するような識別器を学習し、それを基に入力画像内から輝点探索を行うことにより輝点計数を直接的に行う方法である。この方法は精度はますますであるが、処理コストが高いのが難点である。2つ目の方法は高次局所自己相関特徴とサポートベクター回帰を用いて画像内の対象の位置は分からないが輝点の個数を推定する方法である。これは栗田・大津らの研究の改良版である。この方法はコストが低いが1つ目の方法に比べて精度が低下してしまった。今後は2つの方法の統合が必要である。
また、メラノソームの追跡の研究も行った。こちらは従来研究がほとんどないため、近年の画像認識でよく使われるSIFTによる特徴点検出機能とBayesの事後確率を利用した。1枚単位での追跡では高い精度が得られた。しかし、明示的な失敗からの復帰の方法を導入していないため、1度の失敗が精度の低下を招いてしまう。これについては今後の課題である。
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