| 研究課題/領域番号 |
17300061
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
熊澤 逸夫 東京工業大学, 大学院・理工学研究科, 教授 (70186469)
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| 研究分担者 |
長橋 宏 東京工業大学, 大学院・理工学研究科, 教授 (20143084)
諸岡 健一 東京工業大学, 大学院理工学研究科, 助手 (80323806)
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| キーワード | 蛍光顕微鏡 / 3次元映像化 / デコンボリューション / Nearest Neighbor法 / 3次元形状モデリング / Point Spread Function / 画像復元 / 断面画像 |
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| 研究概要 |
平成17年度中に以下の成果を得た。(1)蛍光顕微鏡で観察した各種実データを用いて、提案手法の有効性を検証した結果、提案手法は、被写界深度が浅く、異なる焦点面から回り込む光量が多い場合に、従来手法であるNearest Neighbor法よりも、高品位の再構成画像を与えることが明らかになった。(2)PSF (Point Spread Function)のパラメータ値を各種変更して再構成実験を行い、パラメータ値が実際のPSFのパラメータ値と異なる場合に、どの程度再構成画像が影響を受けるか調べた。その結果、PSFのパラメータ値の相違が予期していた程には画質にクリティカルな影響を及ぼさないことが判明した。(3)再構成アルゴリズムの基礎となるデコンボリューションはノイズに敏感で、微小なノイズが拡大されて画質が大きく劣化することが知られているが、実データを用いてノイズの影響を評価したところ、提案アルゴリズムがNearest Neighbor法と同等のノイズ耐性を備えていることが判明した。(4)観察資料が理想的に半透明であれば、蛍光染料から放射される光は単純に加算によって合成されて観測されるが、実際には資料は完全に半透明でなく、光を遮断する部位は理論に適合しないため再構成画像に誤差を生じることになる。この誤差の影響を実画像で評価したところ、相当量の影響が観測された。今後は、この影響を軽減する方法を検討する必要がある。(5)3次元形状モデリングの手法を改良し、生体組織に代表される半透明3次元構造物を自動形状モデリングする手法を開発した。
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