4Dライブセルイメージングデータ内の非常に多数の細胞の自動追跡手法の開発

2017 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 15K16021
• 研究種目: 若手研究(B)
• 配分区分: 基金
• 研究分野: 知覚情報処理
• 研究機関: 金沢大学
• 研究代表者: 広瀬 修 金沢大学, 電子情報学系, 助教 (30549671)
• 研究協力者: 川口 翔太郎 金沢大学 ; 徳永 旭将 九州工業大学 ; 吉田 亮 統計数理研究所 ; 豊島 有 東京大学 ; 寺本 孝行 九州大学 ; 久下 小百合 九州大学 ; 石原 健 九州大学 ; 飯野 雄一 東京大学
• 研究期間 (年度): 2015-04-01 – 2018-03-31
• キーワード: 物体追跡 / 粒子フィルタ / マルコフ確率場 / ベイズ推定 / 人工知能 / 機械学習 / 4Dライブセルイメージングデータ

研究成果の概要

本研究で4Dライブセルイメージングデータ内の非常に多数の細胞を自動追跡するための基盤技術の開発を目指した．細胞動画像の典型的な特徴のひとつとして，多数の細胞が密に存在し視覚的に類似している．標準的な追跡手法を利用した場合，本来追跡すべき細胞を別の細胞と誤認し追跡に失敗する．この問題に対し，細胞の運動は近隣の細胞の位置や運動に依存するという空間的依存性に着目し，追跡のための補助的な情報としてこれを利用することで追跡精度の向上を目指した．課題研究を順調に遂行することができ，高速かつ高精度で細胞の追跡を行うことのできるソフトウェアの開発に成功した．

自由記述の分野

人工知能