深層学習を用いたヒトES, iPS細胞由来心筋細胞の分化、成熟度評価法の開発

Material type: 文書・図像類

Author: 藤田, 淳ほか

Publisher: -

Publication date: 2020

Material Format: Digital

Capacity, size, etc.: -

NDC: -

View All

Notes on use

Note (General)：: type:text拍動心筋細胞の動画を全自動撮影し、ベクトル解析によって心筋細胞を同定することで非心筋細胞との領域を判別する拍動心筋細胞動画撮影システムを開発した。また、セグメンテーションアルゴリズムにより拍動する心筋細胞を効率的に評価する画期的な深層学習法の開発を行い、改良することでより正確な領域...

Related materials as well as pre- and post-revision versions

科研費研究者番号 : 10306706

科研費研究者番号 : 70324548

Search by Bookstore

Holdings of Libraries in Japan

This page shows libraries in Japan other than the National Diet Library that hold the material.

List of Cooperating Institutions and Databases

Please contact your local library for information on how to use materials or whether it is possible to request materials from the holding libraries.

other

Keio Associated Repository of Academic resources
Digital
You can check the holdings of institutions and databases with which Institutional Repositories DataBase(IRDB)(Institutional Repository) is linked at the site of Institutional Repositories DataBase(IRDB)(Institutional Repository).
Keio Associated Repository of Academic resources

Search by Bookstore

Bibliographic Record

You can check the details of this material, its authority (keywords that refer to materials on the same subject, author's name, etc.), etc.

Digital

Material Type: 文書・図像類
Title: 深層学習を用いたヒトES, iPS細胞由来心筋細胞の分化、成熟度評価法の開発
Author/Editor: 藤田, 淳
舟橋, 啓
Author Heading: 藤田, 淳
舟橋, 啓
Publication Date: 2020
Publication Date (W3CDTF): 2020
Alternative Title: シンソウガクシュウオモチイタヒト ES, iPS サイボウユライシンキンサイボウノブンカ、セイジュクドヒョウカホウノカイハツ
Shinsō gakushū o mochiita hito ES, iPS saibō yurai shinkin saibō no bunka, seijukudo hyōkahō no kaihatsu
Development of the evaluation method for differentiation and maturity of human ES, iPS cell-derived cardiomyocytes with deep learning
Periodical title: 科学研究費補助金研究成果報告書
Text Language Code: jpn
eng
Subject Heading: 人口知能,機械学習,セグメンテーション,ヒトiPS細胞,ヒトES細胞,心筋細胞,分化誘導,成熟化
Target Audience: 一般
Note (General): type:text
拍動心筋細胞の動画を全自動撮影し、ベクトル解析によって心筋細胞を同定することで非心筋細胞との領域を判別する拍動心筋細胞動画撮影システムを開発した。また、セグメンテーションアルゴリズムにより拍動する心筋細胞を効率的に評価する画期的な深層学習法の開発を行い、改良することでより正確な領域判定を可能にした。心筋と非心筋細胞を見分けるのに有効な分類器を機械学習により構築し、加えて学習器を可視化することで分類根拠を視覚的に示すことに成功した。拍動心筋細胞動画撮影システムにより効率的に教師データを取得し、学習機によるデータの解析を行った。さらに心筋細胞への分化、成熟過程における重要な遺伝子を確認した。 We have developed a video imaging system for beating cardiomyocytes (CMs). The system was able to recognize beating CMs by vector analysis. It automatically captured their images and accurately identified regions of both CMs and non-CMs. In addition, we developed an epoch-making deep learning method that efficiently evaluated beating CMs by a segmentation algorithm, which enabled the more precise judgement of cell region. A classifier that was effective in distinguishing between CMs and non-CMs was also constructed by machine learning. Moreover, we succeeded in presenting the basis of classification by visualizing the learning device. The imaging system made it possible to efficiently acquire a large number of teaching data, which was a bottle neck in the existing analysis with artificial intelligence, and a large quantity of data was analyzed by the developed learning machine. Furthermore, we confirmed important genes in the process of differentiation into CMs and maturation of CMs.
研究種目 : 挑戦的研究 (萌芽) 研究期間 : 2019～2020 課題番号 : 19K22625 研究分野 : 循環器内科
Access Restrictions: 限定公開
Related Material: 科研費研究者番号 : 10306706
科研費研究者番号 : 70324548
Data Provider (Database): 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
Original Data Provider (Database): 慶應義塾大学 : 慶應義塾大学学術情報リポジトリ