イメージングマススペクトロメトリーのための統計解析法の開発

2014 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 24300110
• 研究機関: 帝京大学
• 研究代表者: 松浦 正明 帝京大学, 大学院公衆衛生学研究科, 教授 (40173794)
• 研究分担者: 江口 真透 統計数理研究所, 数理・推論研究系, 教授 (10168776) ; 瀬藤 光利 浜松医科大学, 医学部, 教授 (20302664) ; 牛嶋 大 公益財団法人がん研究会, ゲノムセンター, 研究員 (60328565) ; 宮田 敏 東北大学, 医学(系)研究科(研究院), 准教授 (60360343) ; 矢尾 育子 浜松医科大学, メディカルフォトニクス研究センター, 准教授 (60399681) ; 星川 裕 公益財団法人がん研究会, がん研究所, 研究員 (80280626) ; 涌井 昌俊 慶應義塾大学, 医学部, 講師 (90240465)
• 研究期間 (年度): 2012-04-01 – 2015-03-31
• キーワード: 質量分析 / 画像処理 / 統計

研究実績の概要

初年度および次年度に検討した画像分類手法と関連させて、与えられたROI（Region of Interest）情報に基づき、ROIごとに発現しているスペクトル中のピークを抽出・同定するための統計的アルゴリズム開発とそれを実装したソフトウェア開発を行った。本アルゴリズムでは、２次元検体に対して顕微質量装置が有するROI指定ソフトを用いて作成したROI情報を利用し、ROI領域内で発現しているピークを抽出する際に、(1)ピーク抽出時のWindow幅の設定、(2)intensityの最小値の設定（設定したintensity以下の値はピークとして扱わない）、(3)m/z値の誤差範囲の設定（誤差範囲内のピークは同じピークとして扱う、(4)SPOT数の最低値の設定（小さすぎるクラスターの除去）(5) ROIを特定するためのスポットの割合の閾値設定などを考慮して作成した。ソフトウェアでは、ピーク強度とROI内スポット割合に応じて重要なピークを画像として出力できるように改良を加えた。
また、既に初年度に開発を進めた画像の類似度指標に関しても実データ解析上の検討を加え、ROI情報としてがん部位や正常部位が特定できる場合の医学分野への応用面、および計算時間などに関する問題点を検討し、これらの成果を2015年1月に米国で開催されたPacific Symposium on Biocomputing 2015で報告した。

現在までの達成度 (段落)

26年度が最終年度であるため、記入しない。

今後の研究の推進方策

26年度が最終年度であるため、記入しない。

次年度使用額が生じた理由

26年度が最終年度であるため、記入しない。

次年度使用額の使用計画

26年度が最終年度であるため、記入しない。

研究成果

• [学会発表] Similarity index for image patterns from imaging mass spectrometry. (2015)
  • 著者名/発表者名: Matsuura M, Ushijima M, Kajihara S
  • 学会等名: Pacific Symposium on Biocomputing 2015
  • 発表場所: Hawaii (USA)
  • 年月日: 2015-01-04 – 2015-01-08