深層学習を用いたマウス胚核同定画像解析アルゴリズムの開発

• 資料種別: 文書・図像類
• タイトル: 深層学習を用いたマウス胚核同定画像解析アルゴリズムの開発
• 著者・編者: 舟橋, 啓; 山田, 貴大; 徳岡, 雄大; 吉見, 祐亮; 大岡, 麻耶; 西本, 勝利; 本室, 美貴子; 中谷, 諒; 山縣, 一夫; 広井, 賀子
• 著者標目: 舟橋, 啓; 山田, 貴大; 徳岡, 雄大; 吉見, 祐亮; 大岡, 麻耶; 西本, 勝利; 本室, 美貴子; 中谷, 諒; 山縣, 一夫; 広井, 賀子
• 出版年月日等: 2019
• 出版年（W3CDTF）: 2019
• 並列タイトル等: シンソウ ガクシュウ オ モチイタ マウスハイ カク ドウテイ ガゾウ カイセキ アルゴリズム ノ カイハツ; Shinsō gakushū o mochiita mausuhai kaku dōtei gazō kaiseki arugorizumu no kaihatsu; Development of deep learning-based nuclear detection algorithm for mouse embryo
• タイトル（掲載誌）: 科学研究費補助金研究成果報告書
• 本文の言語コード: jpn; eng
• 件名標目: 画像解析,機械学習,深層学習,発生・分化
• 対象利用者: 一般
• 一般注記: type:text; 深層学習 (Deep Learning) を利用することで、今まで困難だったマウス胚発生の4次元蛍光顕微鏡画像から核同定を行う画像処理アルゴリズムを開発した。既存のマウス胚発生における細胞動態の解析では、4次元顕微鏡画像に対しては16細胞期以降の核同定の精度は非常に低くなってしまうといった問題点があった。本研究課題では、近年画像解析にて強力な手法として注目を集めている深層学習を用いた核同定アルゴリズムを開発し、50細胞期までの正確な核同定を行い、胚の質を評価し得る定量的な指標の獲得を行った。 Using deep learning, we developed an image processing algorithm to identify nuclei from the 4-dimensional fluorescence microscopic images of mouse embryo development. The existing analysis of cell dynamics in mouse embryogenesis has a problem that the accuracy of nuclear identification after 16 cell stages is very low for the 4D microscopy images. In this research, we developed a nuclear identification algorithm using deep learning, which has recently attracted attention as a powerful technique in image analysis. Our algorithm performed accurate nuclear identification up to the 50 cell stage to obtain quantitative criteria that can evaluate the quality of embryos.; 研究種目 : 基盤研究 (B) (一般) 研究期間 : 2016～2019 課題番号 : 16H04731 研究分野 : 定量生物学
• 一次資料へのリンクURL: https://koara.lib.keio.ac.jp/xoonips/modules/xoonips/download.php?koara_id=KAKEN_16H04731seika
• オンライン閲覧公開範囲: 限定公開
• 関連情報: 科研費研究者番号 : 70324548; 科研費研究者番号 : 20837736; 科研費研究者番号 : 10361312; 科研費研究者番号 : 20548408
• 連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）; https://irdb.nii.ac.jp
• 提供元機関・データベース: 慶應義塾大学 : 慶應義塾大学学術情報リポジトリ