| 研究領域 | 細胞システムの自律周期とその変調が駆動する植物の発生 |
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| 研究課題/領域番号 |
22H04736
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| 研究機関 | 立命館大学 |
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研究代表者 |
陳 延偉 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (60236841)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 植物顕微鏡画像 / 細胞検出 / 細胞追跡 / 深層学習 / 遺伝的アルゴリズム / 非分裂細胞 / 分裂細胞 |
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| 研究実績の概要 |
今年度は、非分裂細胞と分裂細胞の検出と追跡法の開発とシステム開発を行なった。主な成果を以下に示す。
(1) 軽量化U-Netを用いた非分裂細胞と分裂細胞を同時に検出する技術を開発した。本成果は国際学会IWCVAI2024に発表した。
(2) 領域内の中島グループとの連携で、本研究で開発した細胞の検出と追跡システムを中島グループで撮影した植物成長の動態顕微鏡画像（ライブイメージ）解析に適用し、その有効性が検証され、植物の周期などの解明に貢献した。その成果は、国際学術誌Plant and Cell Physiologyに掲載され、Highlight論文として選ばれた。さらに、新聞にも報道された。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
画像解析法（細胞の検出と追跡）を開発するだけではなく、領域内の連携により、実際の植物ライブイメージに適用し、その有効性を検証することができた。また、その成果は国際学術誌Plant and Cell Physiologyに掲載されただけではなく、Highlight論文として選ばれた。さらに、新聞にも報道された。
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| 今後の研究の推進方策 |
細胞の三次元情報と前後フレームの情報を利用した細胞検出法を開発し、検出精度をさらに向上させる。また、植物顕微鏡画像のアノテーションが非常に時間と手間がかかるので、学習に利用できるアノテーションされた数が非常に少ない。そこで、アノテーションされていないサンプルも学習に利用できる半教師学習法を細胞検出に導入し、細胞の検出精度を向上させる。
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