| 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 |
松本 惇平 富山大学, 学術研究部医学系, 助教 (00635287)
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)
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, 室長 (40321814)
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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 |
柴田が主導する九州工業大学の研究チームは、分担研究者の松本らとマーカレス表現型記録システムのアルゴリズム開発やシステムの改良を進めた。
(1) マーカレス表現型記録システムの開発 RGB-Dカメラを複数台用いたシステムを用いた、げっ歯類向けの身体部位の認識・追跡アルゴリズムの開発を引き続き行い、国際会議などで発表を行った。また、2次元カメラ画像にDeepLabCutを用いたマカクザルの身体特徴の認識アルゴリズム開発を引き続き行った。約17000頭分の高品質な教師データを作成し、単一個体が写った画像においては、良好な姿勢推定精度が得られたため、国際会議などで口頭発表を行った。ジャーナル論文投稿は準備中である。さらに、作製したデータセットと深層学習を用いて複数個体の写った画像から各個体の検出を行う予備検討を行った。その結果、高い精度で個体検出が可能であることが分かった。
(2) データの可視化や個性のモデリング Bayesian GPLVM（BGPLVM）の多入力拡張版であるManifold Relevance Determination（MRD）アルゴリズムを用いて、個体・複数個体のマルチモーダルな高次元行動データを非線形モデリングすることで、個体内の複数の信号に共通な低次元多様体（特徴空間）を発見したり、個体間に共通な低次元多様体と非共通な低次元多様体を抽出し、個性のモデリングを進めたりした。具体的に、ヒトの手指の運動に関する前腕の筋肉の活動について、従来法より良いモデリングができることが分かり、ジャーナル論文を出版した。
そのほか、桝屋や松本と共に、マウスの超音波データのデータシェアリングプラットフォームの改善を行った。また、柴田と分担研究者の夏目とは国際連携先であるパスツール研究所のLive Mouse Trackerをマウスでなくラットへ応用するための開発を進めた。
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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
マーカレス表現型記録システムの開発、データの可視化や個性のモデリング法の研究、およびマウス表現型やそのメタデータのデータベース整備についてそれぞれ概ね計画通りに進展しているため。
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| 今後の研究の推進方策 |
領域メンバからフィードバックを受けながら、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、領域内外の研究者との共同研究を推進する。国際連携するパスツール研究所が開発したげっ歯類用行動認識システムも活用する。また、引き続き行動データの可視化や個性のモデル化手法の開発に取り組むとともに、領域内を中心にその手法の提供を進める。以上のようなシステムや手法について、領域メンバを中心にユーザーを増やし、データシェアを推進する。また分担研究者の桝屋や松本とデータシェアリングプラットフォームの改良や拡充を進める。
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