Deep learningを用いた脂肪組織画像における細胞の認識

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2016-03-01
• タイトル: Deep learningを用いた脂肪組織画像における細胞の認識
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Recognition of the cells in adipose tissue image using Deep learning
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 大阪大学基礎工学部情報科学科
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 京都大学大学院農学研究科
• 著者所属: 京都大学大学院農学研究科／京都大学学際融合教育研究推進センター生理化学ユニット
• 著者所属: 京都大学大学院農学研究科／京都大学学際融合教育研究推進センター生理化学ユニット
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): School of Engineering Science, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information and Technology, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information and Technology, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information and Technology, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Agriculture, Kyoto University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Agriculture, Kyoto University / Research Unit for Physiological Chemistry, C-PIER, Kyoto University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Agriculture, Kyoto University / Research Unit for Physiological Chemistry, C-PIER, Kyoto University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information and Technology, Osaka University
• 著者名: 水野, 雄太; 瀬尾, 茂人; 渡邊, 誓旅; 竹中, 要一; 平松, 拓郎; 後藤, 剛; 河田, 照雄; 松田, 秀雄
• 著者名(英): Yuta, Mizuno; Shigeto, Seno; Seiryo, Watanabe; Yoichi, Takenaka; Takuro, Hiramatsu; Tsuyoshi, Goto; Teruo, Kawada; Hideo, Matsuda
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 内臓脂肪の過剰蓄積は，糖尿病や高脂血症，動脈硬化症などの生活習慣病発症の主要因となるため，肥満研究において脂肪組織の特徴を解析することは重要な課題である．肥満に関する脂肪組織の特徴として最も端的な事柄は，脂肪細胞の肥大化であり，そのため細胞の大きさと数を計測する必要がある．この計測には様々な方法が用いられるが，脂肪細胞切片を染色し撮影した画像から情報処理技術を用いて手動・自動で計数を行うのも一般的な方法である．しかしながら，手動で計測するには細胞数が多いため労力がかかり，また従来行われてきた自動的な処理では撮影環境の違いやノイズによる精度の低下が問題とされている．そこで本研究では，近年発展の目覚ましい機械学習の技法のひとつである Deep Convolutional Network に注目し，脂肪細胞画像から細胞領域の認識を行うために利用した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: It is important problem to analyze the characteristics of adipose tissue in an obese study, because the excessive accumulation of the internal organs lipid causes the lifestyle-related disease onset such as diabetes and hyperlipidemia, the arteriosclerosis. The most straightforward matter of adipose tissue about obesity is enlargement of the adipocytes, therefore it is necessary to measure size and quantity of adipocytes. Various methods are used for this measurement, and one of the typical method is to exploit information processing technology. However, manual methods take labor because of amount of cells, and automated processings which has been used conventionally is considered the drop of the accuracy, which caused by a differences of the photography environments, or noises included in the images. Therefore, in this study, we payed attention to Deep Convolutional Network which is one of the most remarkable technologies of the machine learning in late years, and used it for automated recognition of adipocytes areas in images of adipose tissue.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10505667
• 書誌情報: 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）; 巻 2016-MPS-107, 号 10, p. 1-6, 発行日 2016-03-01
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8833
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会