| 研究領域 | 多様な「個性」を創発する脳システムの統合的理解 |
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| 研究課題/領域番号 |
16H06534
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| 研究機関 | 九州工業大学 |
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研究代表者 |
柴田 智広 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 教授 (40359873)
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| 研究分担者 |
桝屋 啓志 国立研究開発法人理化学研究所, バイオリソース研究センター, ユニットリーダー (40321814)
夏目 季代久 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 教授 (30231492)
松本 惇平 富山大学, 大学院医学薬学研究部(医学), 助教 (00635287)
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| 研究期間 (年度) |
2016-06-30 – 2021-03-31
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| キーワード | 脳・神経 / 計測工学 / 機械学習 / 情報工学 |
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| 研究実績の概要 |
本年度は、マーカレス表現型記録システムの開発を加速するために、富山大学の松本淳平准教授を分担研究者に加え研究を推進した。
(1)マーカレス表現型記録システムの開発 四肢以外の身体部位に関する3次元情報を得るため、床下の深度画像センサに加えて、RGB-D画像（RGB画像に加えて深度画像も計測できるセンサ）を複数台用いたシステム開発について、簡便なカメラキャリブレーション手法の確立や、個体の身体部位検出・追跡アルゴリズムの開発と実装を、松本氏の協力も得ながら進めた。一方、標準的な2次元カメラ画像に対し、深層学習モデルを用いて頑健に多数人のモーションを追跡する予想外の手法（現在OpenPoseとして公開されている）が、コンピュータビジョンの国際会議で発表されたため、研究計画を修正し、それに学んだ手法も開発を進めた。さらに京都大学霊長類研究所のニーズに応え、サル運動計測システムの開発を行った。これらの成果は2018年度に国際会議で発表することができた。またこれらの成果を携えてパスツール研究所でマウスのマーカレス表現型記録システムを開発しているThomas Bourgeron教授を訪問し、技術的情報の交換やデータシェアプラットフォームの連携について議論を深めることができた。
(2)大規模行動データのマイニングアルゴリズムの開発 高次元データから非線形な低次元空間を求めることができるBayesian Gaussian Process Latent Variable Model（BGPLVM）を、ヒトや動物から得られる高次元データに適用する研究を進めた。
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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
研究実績の概要にあるように、一部計画変更があったものの、その計画通りに研究を進めることができた。
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| 今後の研究の推進方策 |
引き続きげっ歯類や霊長類の３次元や２次元画像に対する身体部位・認識のアルゴリズム開発や計測システムの改良を進める。分担研究者の桝屋と、マウス表現型やそのメタデータのデータベースを整備する。また、引き続き行動データの可視化や個性のモデリング方法の開発に取り組む。
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