スパースモデリングと画像処理による高速な汎用セルソーティング手法の開発

2021 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 19K12104
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分61030:知能情報学関連
• 研究機関: 工学院大学
• 研究代表者: 竹川 高志 工学院大学, 情報学部(情報工学部), 准教授 (50415220)
• 研究期間 (年度): 2019-04-01 – 2022-03-31
• キーワード: 蛍光イメージング / 信号検出 / 細胞検出 / スパース最適化 / 非負行列因子分解

研究成果の概要

近年，多数の神経細胞の活動を観測することが可能な蛍光イメージング技術が大き向上し，脳の理解が大きく向上することが期待されている.データの活用には記録データから自動的に細胞の位置と活動状態を求める技術が重要となるが，既存のシステムは精度・ 速度・安定性などさまざまな観点から十分とは言えなかった.本研究において，画像処理と確率モデル，最適化アルゴリズムと並列計算技術を駆使して既存のシステムに対して精度と速度が大幅に上回るシステムを開発し，ソフトウェアを公開した.開発したシステム HOTARU は，既存の手法では検出が難しかった細胞についても検出し，高精度なスパイク検出が可能である.

自由記述の分野

計算論的神経科学

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究で開発したシステム HOTARU は，恣意的なパラメータを持たずデータの性質に依存せず安定して動作し，発火率が低い，あるいは SN が小さい細胞についても検出することが可能である.この手法により，従来法では細胞強度のみで細胞の妥当性を判断していたのに対して，細胞の形状が安定していること，検出されるスパイクの数が妥当であることを元に改善が可能となった.また，システムの動作に必要なパラメータは必要最小限で恣意的な要素を排除している。そのため，神経回路の動作を実験データから検証する際に誤った結論を導く可能性を大幅に低減することができた。