2019 Fiscal Year Final Research Report

Bio Image Processing

Planned Research

PDF

Project Area	Resonance Biology for Innovative Bioimaging
Project/Area Number	15H05954
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
Allocation Type	Single-year Grants
Review Section	Biological Sciences
Research Institution	Institute of Physical and Chemical Research
Principal Investigator	yokota hideo 国立研究開発法人理化学研究所, 光量子工学研究センター, チームリーダー (00261206)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	吉澤信国立研究開発法人理化学研究所, 光量子工学研究センター, 上級研究員 (10455371) 世良俊博九州大学, 工学研究院, 准教授 (40373526) 森田正彦国立研究開発法人理化学研究所, 光量子工学研究センター, 研究員 (40449038) 道川隆士国立研究開発法人理化学研究所, 光量子工学研究センター, 上級研究員 (60435683) 竹本智子国立研究開発法人理化学研究所, 光量子工学研究センター, 研究員 (00450403)
Project Period (FY)	2015-06-29 – 2020-03-31
Keywords	画像処理 / バイオイメージング / 定量解析 / クラウド画像処理システム / 高速画像フィルタ / 深層機械学習による画像処理 / 近赤外イメージング
Outline of Final Research Achievements	In this research, we have developed many useful imaging and image processing methods and systems for bio-images, and applied them to biology and medical application. In particular, our new computational methods include several fast image filters, a robust algorithm for principal component analysis, and several deep learning frameworks for medical image analysis. We have also developed a cloud-based image management platform (RBICP), an integrated image processing software (VCAT5) consisting of the proposed methods and other popular image processing techniques as plug-in programs, a performance evaluation system for image recognition (Sommelier), and a near infrared imaging system. Our systems have employed for various bio-image analysis. Furthermore, we held three algorithm contests using bio-images and contributed to integrating informatics and biology.
Free Research Field	画像処理
Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements	本研究で得られた新しい計算法群は、既存の研究・技術と比べて計算速度、近似精度や識別精度などの数学的・定量的な指標で優れており、情報学分野での学術的価値が高い。また、開発したシステム群は領域内(RBICP, 近赤外イメージング)及び外部(VCAT5, Sommelierが選んだ計算法)へ公開しており、新たな技術の学術分野・機関を横断する共鳴効果が期待できる。さらに、生物画像を用いたアルゴリズムコンテストの共催を通じて、情報工学と生物学の異分野融合を促進し、新学術領域創生へ社会的に貢献をした。