| 研究課題/領域番号 |
17K20025
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
応用情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 北陸先端科学技術大学院大学 |
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研究代表者 |
吉高 淳夫 北陸先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (60263729)
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| 研究分担者 |
所 正治 金沢大学, 先進予防医学研究センター, 准教授 (30338024)
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| 研究協力者 |
ムハマド カマール モハメド アミン
フォー ゴック ダン コア
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| 研究期間 (年度) |
2017-06-30 – 2019-03-31
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| キーワード | 寄生虫 / 原虫 / 物体検出 / 種の識別 / 局所特徴 / 分子疫学 |
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| 研究成果の概要 |
顕微鏡により観察される原虫類などの寄生虫は遺伝子解析による方法だけでなく、特徴的な形態により種を同定することが可能である。本研究では対象虫体の局所的な特徴を複数のスケールごとに多次元ベクトルとして表現し、その類似性により種の識別をより精度高く実現する。また、虫体の検出に対してはネットワーク構造を改良した深層学習による虫体検出を実現した。また、分類が明確でなかった種に対する分子疫学調査により、寄生虫情報データベースの拡充を図った。
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| 自由記述の分野 |
画像処理
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
寄生虫は顕微鏡のみで確定診断が可能な感染症の病原体である。寄生虫感染症は国内症例が極めて少なく、顕微鏡検査で寄生虫を検出した経験のある検査技師が少ないため、習熟度の低下が問題となっている。本研究では、種ごとに固有な視覚的特徴の差が大きくない原虫などの寄生虫をより精度高く識別する特徴量表現により虫体を識別する手法を提案し、また、寄生虫情報データベースの拡充により上記課題に対する情報提供システムの基盤を提供する意義がある。
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