| 研究課題/領域番号 |
16K00261
|
|---|
| 研究機関 | 大学共同利用機関法人自然科学研究機構(新分野創成センター) |
|---|
研究代表者 |
木森 義隆 大学共同利用機関法人自然科学研究機構(新分野創成センター), 新分野創成センター, 特任助教 (10585277)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
|
| キーワード | mathematical morphology / セグメンテーション |
|---|
| 研究実績の概要 |
本研究は，定量化を志向した生命科学研究の技術基盤の構築を目的として，細胞領域の高精度自動セグメンテーション手法の開発を行うものである．生物医学画像における解析領域のセグメンテーション(背景からその領域を切り出すこと)は，対象の特徴を定量化するために必須の処理である．また，生命科学研究分野においては，多種・大量の画像データを取り扱う必要があることから，その処理の自動化が求められている．しかし，生物医学画像の取り扱いの困難さから，いまだ，精度の高いセグメンテーション手法は確立していない．そこで，生物医学画像の性質を十分に考慮し，その対応に特化した独自の画像処理手法を用い，病理診断にも適用可能な精度を持つ自動セグメンテーション手法を開発する．解析対象は，各種顕微鏡で撮影された生体組織中の細胞等とし，その領域の内外を分かつ輪郭部位の高精度な自動抽出手法の開発を実施する．
当該年度は，（１）細胞輪郭領域の初期セグメンテーション手法の開発，（２）ノイズやアーチファクトの除去手法の開発を実施した．
項目（１）では，細胞の輪郭領域の抽出手法を開発するとともに，細胞質領域に対するregion growing法を考案した．これらを組み合わせて，頑健性をもった細胞領域の初期セグメンテーション手法を構築した．
項目（２）では，ノイズ領域のサイズの属性を考慮した，ノイズ除去フィルタを作成した．これは，connected filterの一種であるarea openingに基づくものであり，細胞領域の複雑な輪郭形状を保存したまま，効果的にノイズを除去することが可能になった．
|
| 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
（１）細胞輪郭領域の初期セグメンテーション手法の開発
本研究項目では，細胞輪郭の初期セグメンテーションとして，RMPに基づく形態特徴強調フィルタを用い，輪郭領域を強調し，自動閾値法により抽出する手法を開発した．この際，細胞輪郭の幅や凹凸など，形状の正確な抽出を実現することに注力した．
しかし，細胞輪郭のコントラストが低い部位は十分に強調されず，閾値法による２値化によって，その領域が欠損してしまい，一連の輪郭領域として抽出できなかった．そこで，新にregion growing法を開発し，細胞の境界領域を決定した．これは，細胞質領域を強調・抽出し，それを近隣の細胞領域に接するまで領域成長を繰り返すというような方法である．この際，領域の成長範囲を決定するため，抽出した輪郭の情報も用いた．これにより，頑健性を持ったセグメンテーションを実現できた．しかし，細胞境界の一部が本来のものと一致しない，というセグメンテーションの精度の低下に関わる問題も生じた．
（２）ノイズやアーチファクトの除去手法の開発
（１）の処理で取り残され，孤立した領域の除去手法を開発した．これには，領域のサイズの属性を取り入れたmathematical morphologyに基づくconnected filterである，area openingを用いてノイズのサイズに基づく除去フィルタを作成した．
|
| 今後の研究の推進方策 |
研究項目（1）および（2）の遂行により，頑健性をもった細胞領域の初期セグメンテーション手法が完成した．しかし，細胞の境界領域のセグメンテーションの精度に関する問題が生じた．そこで，今後はまず，この問題の解決に取り組みたい．本手法で用いたregion growing法では，初期細胞質領域の形状が最終的な細胞境界の精度に影響する．したがって，より高精度に境界を形成するためには，本来の形状を損なわないように細胞質領域を抽出する必要がある．今後は，細胞の輪郭領域の抽出手法を改良して細胞質領域の抽出に適用し，抽出精度の向上をめざす．
また，今後は，研究項目（3）不連続な輪郭の連結手法の開発，研究項目(4) 輪郭に近接した構造体の除去手法の開発にも順次取り組んでいく．
|
