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2020 年度 研究成果報告書

動物の心を読む:画像解析と人工知能を応用した新しい実験動物評価モデルの確立

研究課題

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研究課題/領域番号 17H06252
研究種目

挑戦的研究(開拓)

配分区分補助金
研究分野 獣医学、畜産学およびその関連分野
研究機関東京大学

研究代表者

村田 幸久  東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 准教授 (40422365)

研究期間 (年度) 2017-06-30 – 2020-03-31
キーワード実験動物 / 画像解析 / 人工知能 / 行動評価
研究成果の概要

個体レベルの実験動物の評価には、再現性や客観性の点で大きな課題があり、それを克服すべく、多くの動物を使う必要もある。実験動物からより多くの情報を、より簡単に、客観性と再現性をもって評価できるようにすることを目的に、本提案では、画像解析技術や人工知能(AI)を応用することで、無麻酔、無拘束、非侵襲の状態で、マウスの生体情報や情動を評価できる、新しい実験動物評価系の確立を試みた。具体的にはマウスやラットの自発運動やひっかきなどの一般行動、個体識別を行える技術の開発と、その病態モデル評価への応用を行った。

自由記述の分野

獣医学、畜産学およびその関連分野

研究成果の学術的意義や社会的意義

病気の診断や治療法の開発には、実験動物の評価が欠かせない。現在は動物の行動を目視で観察して評価することが多い。しかし、これでは再現性や客観性に欠け、実験する人間の違いによる差も多いため、繰り返し動物を使って実験する必要がある。本研究では、実験動物からより多くの情報を、より簡単に、客観性と再現性をもって評価できるようにすることを目的に、画像解析技術や人工知能(AI)を応用することで、無麻酔、無拘束、非侵襲の状態で、マウスの生体情報や情動を評価できる、新しい実験動物評価系の確立を試みた。また、それを 実際の病態モデルの評価に応用した。

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公開日: 2022-01-27  

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