4Dライブセルイメージングデータ内の非常に多数の細胞の自動追跡手法の開発

Material type: 文書・図像類

Author: 広瀬, 修ほか

Publisher: -

Publication date: 2018-09-04

Material Format: Digital

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Note (General)：: 金沢大学理工研究域生命理工学系本研究で4Dライブセルイメージングデータ内の非常に多数の細胞を自動追跡するための基盤技術の開発を目指した．細胞動画像の典型的な特徴のひとつとして，多数の細胞が密に存在し視覚的に類似している．標準的な追跡手法を利用した場合，本来追跡すべき細胞を別の細胞と誤認し追跡に失敗す...

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Material Type: 文書・図像類
Title: 4Dライブセルイメージングデータ内の非常に多数の細胞の自動追跡手法の開発
Author/Editor: 広瀬, 修
Hirose, Osamu
Author Heading: 広瀬, 修
Hirose, Osamu
Publication Date: 2018-09-04
Publication Date (W3CDTF): 2018-09-04
Alternative Title: Automatic tracking of multiple cell regions in 4D live-cell imaging data
Periodical title: 平成29(2017)年度科学研究費補助金若手研究(B) 研究成果報告書 = 2017 Fiscal Year Final Research Report
No. or year of volume/issue: 2015-04-01 - 2018-03-31
Volume: 2015-04-01 - 2018-03-31
Pages: 5p.-
Text Language Code: jpn
Subject Heading: 物体追跡
粒子フィルタ
マルコフ確率場
ベイズ推定
人工知能
機械学習
4Dライブセルイメージングデータ
Target Audience: 一般
Note (General): 金沢大学理工研究域生命理工学系
本研究で4Dライブセルイメージングデータ内の非常に多数の細胞を自動追跡するための基盤技術の開発を目指した．細胞動画像の典型的な特徴のひとつとして，多数の細胞が密に存在し視覚的に類似している．標準的な追跡手法を利用した場合，本来追跡すべき細胞を別の細胞と誤認し追跡に失敗する．この問題に対し，細胞の運動は近隣の細胞の位置や運動に依存するという空間的依存性に着目し，追跡のための補助的な情報としてこれを利用することで追跡精度の向上を目指した．課題研究を順調に遂行することができ，高速かつ高精度で細胞の追跡を行うことのできるソフトウェアの開発に成功した．
In this research, we aimed at developing the methods for automating the detection and tracking of cell regions in 4D live-cell imaging data. Cells in 4D live-cell imaging data are often imaged as ellipsoidal shapes and are densely distributed. For this data, standard methods usually fail to automatic tracking because of cell-switching and coalescence of tracked positions. To address this issue, we utilized typical characteristics in 4D live-cell imaging data; movements of nearly-located cells are strongly correlated. By using the characteristics used as the information for predicting cells' positions, we succeeded to improve tracking performance drastically. The software developed in this research is being distributed on the project website.
研究課題/領域番号:15K16021, 研究期間(年度):2015-04-01 - 2018-03-31
出典：研究課題「4Dライブセルイメージングデータ内の非常に多数の細胞の自動追跡手法の開発」課題番号15K16021（KAKEN：科学研究費助成事業データベース（国立情報学研究所））（https://kaken.nii.ac.jp/report/KAKENHI-PROJECT-15K16021/15K16021seika/)を加工して作成
DOI: 10.24517/00052186
Access Restrictions: 限定公開
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https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-15K16021/
https://kaken.nii.ac.jp/report/KAKENHI-PROJECT-15K16021/15K16021seika/
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): 金沢大学 : 金沢大学学術情報リポジトリKURA